| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 概述 | 第8-19页 |
| ·前言 | 第8-9页 |
| ·入侵检测系统 | 第9-16页 |
| ·告警融合技术发展状况 | 第16-18页 |
| ·论文内容及组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 人工神经网络专家系统理论与总体设计 | 第19-34页 |
| ·专家系统理论与设计 | 第19-26页 |
| ·专家系统概述 | 第19-21页 |
| ·专家系统结构及脆弱性 | 第21-24页 |
| ·基于Web的专家系统设计 | 第24-26页 |
| ·人工神经网络理论与模型 | 第26-29页 |
| ·人工神经网络概述 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络模型介绍 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络工作方式 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络与专家系统的结合 | 第29-34页 |
| ·人工神经网络与专家系统的区别与互补 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络专家系统基本原理 | 第30-32页 |
| ·人工神经网络专家系统总体设计 | 第32-34页 |
| 第三章 基于BloomFilter的告警过滤模块设计 | 第34-40页 |
| ·BloomFilter算法在告警过滤中的应用 | 第34-39页 |
| ·BloomFilter算法及其改进 | 第34-36页 |
| ·BloomFilter告警过滤模块设计 | 第36-37页 |
| ·BloomFilter算法的Java实现 | 第37-39页 |
| ·实验结果及其分析 | 第39-40页 |
| 第四章 神经网络专家系统告警模块设计 | 第40-59页 |
| ·告警知识表示 | 第40-42页 |
| ·传统知识表示 | 第40页 |
| ·神经网络专家系统中的告警知识表示 | 第40-42页 |
| ·告警知识获取 | 第42-55页 |
| ·传统知识获取方法 | 第42-44页 |
| ·基于BP网络的知识库 | 第44-49页 |
| ·BP网络的Java实现 | 第49-55页 |
| ·基于神经网络的推理机 | 第55-59页 |
| ·推理机制及控制策略研究 | 第55-56页 |
| ·系统推理机设计 | 第56-59页 |
| 第五章 系统实现与分析 | 第59-69页 |
| ·知识库设计 | 第59-64页 |
| ·系统设计与实现 | 第64-69页 |
| ·系统开发环境设计 | 第64-68页 |
| ·系统总体评价 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |