基于互信息的特征选择在入侵检测中的优化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 重点研究方向 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 关键技术和理论基础 | 第16-34页 |
| 2.1 入侵检测技术 | 第16-24页 |
| 2.1.1 入侵检测的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 入侵检测系统的结构 | 第16-17页 |
| 2.1.3 入侵检测系统的分类 | 第17-19页 |
| 2.1.4 IDS中的学习算法 | 第19-24页 |
| 2.2 特征选择概述 | 第24-28页 |
| 2.2.1 特征选择的定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 特征选择的一般流程 | 第25-26页 |
| 2.2.3 特征选择的分类 | 第26-28页 |
| 2.3 特征选择的度量标准 | 第28-32页 |
| 2.3.1 互信息的定义及原理 | 第29-30页 |
| 2.3.2 互信息的计算方法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 互信息特征选择算法优化研究 | 第34-48页 |
| 3.1 互信息特征选择经典算法MIFS分析 | 第34-35页 |
| 3.2 MIFS改进算法MMIFS分析 | 第35-37页 |
| 3.3 OMIFS优化算法分析 | 第37-40页 |
| 3.3.1 OMIFS算法原理 | 第37-38页 |
| 3.3.2 OMIFS算法流程 | 第38-40页 |
| 3.4 基于线性相关的特征选择算法LCFS分析 | 第40-41页 |
| 3.5 OMIFS算法在IDS中的应用分析 | 第41-45页 |
| 3.5.1 数据收集 | 第42-43页 |
| 3.5.2 数据预处理 | 第43页 |
| 3.5.3 分类训练 | 第43-44页 |
| 3.5.4 攻击识别 | 第44-45页 |
| 3.6 性能指标说明 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 算法仿真分析 | 第48-60页 |
| 4.1 仿真环境 | 第48-52页 |
| 4.2 仿真结果与分析 | 第52-59页 |
| 4.2.1 特征排序结果对比分析 | 第53-54页 |
| 4.2.2 算法分类性能对比分析 | 第54-56页 |
| 4.2.3 算法运行时间分析 | 第56-58页 |
| 4.2.4 与其他分类算法性能对比分析 | 第58-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间研究成果 | 第68-70页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所获荣誉 | 第70页 |
