| 中文摘要 | 第8-10页 |
| 英文摘要 | 第10-11页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-18页 |
| §1.1 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| §1.2 文献综述 | 第15-17页 |
| §1.3 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基于支持向量机的网络入侵检测 | 第18-32页 |
| §2.1 入侵检测概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 入侵检测概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 入侵检测方法 | 第19-21页 |
| §2.2 支持向量机方法 | 第21-31页 |
| 2.2.1 Logistics回归 | 第21-23页 |
| 2.2.2 线性分类器 | 第23-27页 |
| 2.2.3 非线性分类器 | 第27-28页 |
| 2.2.4 SVM分类器 | 第28-31页 |
| §2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 数据降维方法 | 第32-38页 |
| §3.1 准备知识 | 第32-34页 |
| 3.1.1 相关性分析 | 第32页 |
| 3.1.2 回归分析 | 第32-34页 |
| §3.2 相似属性PCA方法 | 第34-35页 |
| §3.3 非线性投影寻踪方法 | 第35-37页 |
| §3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 低秩矩阵重构方法 | 第38-42页 |
| §4.1 低秩矩阵重构思想 | 第38-40页 |
| §4.2 低秩矩阵重构求解方法 | 第40-41页 |
| §4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实证分析 | 第42-52页 |
| §5.1 数据来源 | 第42-44页 |
| §5.2 数据初始处理 | 第44-47页 |
| §5.3 仿真实验 | 第47-52页 |
| 5.3.1 准备知识 | 第47-48页 |
| 5.3.2 基于SVM的网络入侵检测分析 | 第48-49页 |
| 5.3.3 基于数据降维和SVM的网络入侵检测分析 | 第49-50页 |
| 5.3.4 基于矩阵重构的网络入侵检测分析 | 第50-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附件 | 第59页 |