Ad Hoc网络的入侵检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1．1 研究课题的提出 | 第9-10页 |
| 1．2 国内外研究概况及发展趋势 | 第10-11页 |
| 1．3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1．4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 Ad Hoc网络及入侵检测技术综述 | 第13-21页 |
| 2．1 Ad Hoc网络的历史及发展 | 第13页 |
| 2．2 Ad Hoc网络的定义 | 第13-15页 |
| 2．3 Ad Hoc网络的体系结构 | 第15-17页 |
| 2．4 Ad Hoc网络关键技术 | 第17-18页 |
| 2．5 入侵检测技术 | 第18-21页 |
| 2．5．1 入侵检测技术分类 | 第18-19页 |
| 2．5．2 入侵检测技术手段 | 第19-21页 |
| 3 基于边界检测算法的入侵模式分类与特征提取 | 第21-33页 |
| 3．1 问题的提出 | 第21页 |
| 3．2 入侵模式分类与特征提取选择概述 | 第21-25页 |
| 3．2．1 入侵模式分类 | 第21-22页 |
| 3．2．2 特征提取与选择原理 | 第22-25页 |
| 3．3 使用边界检测算法进行分类与特征提取 | 第25-30页 |
| 3．3．1 边界检测算法原理 | 第25-27页 |
| 3．3．2 边界检测算法分类性能分析 | 第27-28页 |
| 3．3．3 误分类风险估计与参数优化 | 第28-30页 |
| 3．4 测试结果 | 第30-32页 |
| 3．5 结论 | 第32-33页 |
| 4 基于 SART神经网络的入侵检测 | 第33-46页 |
| 4．1 问题的提出及基本思想 | 第33-34页 |
| 4．2 自适应谐振理论(ART) | 第34-38页 |
| 4．2．1 传统 ART网络 | 第34-36页 |
| 4．2．2 ART2的算法分析 | 第36-38页 |
| 4．3 一种改进的ART2算法(SART) | 第38-42页 |
| 4．3．1 输入向量处理及模式匹配 | 第38-41页 |
| 4．3．2 模式共振阶段 | 第41-42页 |
| 4．4 数据测试 | 第42-45页 |
| 4．5 结论 | 第45-46页 |
| 5 Ad Hoc网络的多层分布式入侵检测方案 | 第46-60页 |
| 5．1 问题的提出 | 第46页 |
| 5．2 Ad Hoc网络安全概述 | 第46-50页 |
| 5．2．1 Ad Hoc网络面临的安全问题 | 第46-47页 |
| 5．2．2 Ad Hoc网络的入侵检测 | 第47-48页 |
| 5．2．3 Ad Hoc网络的 IDS体系结构 | 第48-49页 |
| 5．2．4 移动代理(Mobile Agent) | 第49-50页 |
| 5．3 入侵检测方案分析比较 | 第50-51页 |
| 5．4 多层分布式入侵检测方案 | 第51-56页 |
| 5．4．1 簇结构划分及节点功能 | 第51-53页 |
| 5．4．2 基于簇结构的多层分布式入侵检测 | 第53-55页 |
| 5．4．3 移动代理及代理管理模块交互机制 | 第55-56页 |
| 5．5 实例分析 | 第56-59页 |
| 5．6 结论 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第66页 |
