| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·主要入侵检测方法 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 入侵技术和网络特征分析 | 第16-28页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·目前常用的攻击技术和方法分析 | 第16-22页 |
| ·拒绝服务攻击(DoS) | 第16-18页 |
| ·探测攻击(Probing) | 第18-19页 |
| ·远程用户到本地的非受权访问(R2L) | 第19-21页 |
| ·非授权获得超级用户权限攻击(U2R) | 第21-22页 |
| ·特征选择和提取 | 第22-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于 Takagi-Sugeno 模型 FNN 的入侵检测设计 | 第28-37页 |
| ·模糊入侵检测 | 第28-29页 |
| ·特征提取方法 | 第29-31页 |
| ·属性相关分析方法 | 第29-31页 |
| ·Selected-F 算法 | 第31页 |
| ·Takagi-Sugeno 模型模糊神经网络 | 第31-35页 |
| ·Takagi-Sugeno 模型模糊神经网络结构设计 | 第31-34页 |
| ·Takagi-Sugeno 模型模糊神经网络学习算法 | 第34-35页 |
| ·分类检测方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 改进遗传算法用于 Takagi-Sugeno 模型模糊神经网络参数学习 | 第37-47页 |
| ·遗传算法 | 第37-38页 |
| ·改进的遗传算法 | 第38-40页 |
| ·实数编码 | 第38-39页 |
| ·适应度函数 | 第39页 |
| ·遗传操作算子 | 第39-40页 |
| ·改进遗传算法的实现 | 第40-41页 |
| ·用改进的遗传算法优化 Takagi-Sugeno 模型参数 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验结果与数据分析 | 第47-63页 |
| ·实验数据 | 第47-50页 |
| ·数据来源 | 第47-48页 |
| ·数据预处理 | 第48-50页 |
| ·特征选取和规则提取 | 第50-57页 |
| ·实验分析 | 第57-62页 |
| ·实验环境 | 第57-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
