基于遗传神经网络的入侵检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·前言 | 第9-10页 |
| ·网络安全与入侵检测 | 第10-11页 |
| ·本论文的主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 2 入侵检测系统基础 | 第13-28页 |
| ·目前常用的攻击手段和方法分析 | 第13-15页 |
| ·入侵检测的研究背景和现状 | 第15-16页 |
| ·入侵检测的概念和分类 | 第16-19页 |
| ·入侵检测模型 | 第19-21页 |
| ·入侵检测方法 | 第21-24页 |
| ·异常检测技术 | 第21-23页 |
| ·误用检测技术 | 第23-24页 |
| ·入侵检测面临的问题及其发展趋势 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 神经网络与遗传算法研究 | 第28-43页 |
| ·神经网络 | 第28-32页 |
| ·神经网络的研究简史 | 第28页 |
| ·多层前馈神经网络 | 第28-30页 |
| ·BP算法的改进 | 第30-31页 |
| ·BP改进的实验分析 | 第31-32页 |
| ·遗传算法 | 第32-42页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的思想 | 第33-38页 |
| ·遗传算法的改进 | 第38-40页 |
| ·IGA的实验分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于遗传神经网络的入侵检测研究 | 第43-51页 |
| ·遗传神经网络概述 | 第43-44页 |
| ·特征数据采集 | 第44-46页 |
| ·IGA-BP的实验结果与分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 附录:攻读学位期间的主要学术成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |