基于神经网络的入侵检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第8-10页 |
| ·网络安全现状 | 第8-9页 |
| ·现有成熟技术简析 | 第9-10页 |
| ·本课题的意义 | 第10页 |
| ·国内外研究状况和进展 | 第10-12页 |
| ·论文研究内容和组织结构 | 第12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 入侵检测概述 | 第14-25页 |
| ·入侵检测介绍 | 第14-17页 |
| ·入侵检测的基本概念 | 第14页 |
| ·入侵检测的一般步骤 | 第14-17页 |
| ·入侵检测分类 | 第17-20页 |
| ·基于体系结构的分类 | 第17-18页 |
| ·基于分析策略的分类 | 第18-20页 |
| ·基于工作方式的分类 | 第20页 |
| ·入侵检测方法概览 | 第20-23页 |
| ·误用检测技术 | 第21-22页 |
| ·异常检测技术 | 第22-23页 |
| ·入侵检测技术的前景 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 神经网络及BP算法在IDS中的应用 | 第25-41页 |
| ·人工神经网络简介 | 第25-33页 |
| ·人工神经网络发展简史 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第26-28页 |
| ·人工神经网络模型 | 第28-33页 |
| ·BP算法及其改进 | 第33-39页 |
| ·BP学习算法 | 第33-35页 |
| ·BP算法的主要问题与改进 | 第35-39页 |
| ·神经网络在IDS中的应用 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 典型攻击行为描述及特征向量提取 | 第41-53页 |
| ·典型攻击行为简述 | 第41-46页 |
| ·拒绝服务攻击 | 第41-43页 |
| ·探测攻击(Probing) | 第43页 |
| ·远程用户到本地的非授权访问 | 第43-45页 |
| ·非授权获得超级用户权限攻击 | 第45-46页 |
| ·数据特征提取 | 第46-51页 |
| ·传统的特征选择 | 第47页 |
| ·基于KDDCUP’99 标准的数据特征提取 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 系统设计及实现 | 第53-67页 |
| ·系统总体设计 | 第53-55页 |
| ·系统主要数据结构 | 第55-57页 |
| ·BP神经网络的实现 | 第57-62页 |
| ·神经网络训练模块 | 第57-60页 |
| ·神经网络运行模块 | 第60-62页 |
| ·系统运行及评测 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
