基于深度学习的入侵检测方法研究
| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 入侵检测概述 | 第15-16页 |
| 1.3 深度学习研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 2 相关技术介绍 | 第19-33页 |
| 2.1 入侵检测系统 | 第19-25页 |
| 2.2 深度学习 | 第25-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于DBN-ELM的入侵检测研究 | 第33-43页 |
| 3.1 基于极限学习机的分类方法 | 第33-34页 |
| 3.2 基于DBN-ELM的入侵检测 | 第34-37页 |
| 3.3 实验及其结果分析 | 第37-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于模糊积分融合多分类器的入侵检测研究 | 第43-59页 |
| 4.1 模糊积分理论基础 | 第44-53页 |
| 4.2 基于模糊积分融合多分类器的入侵检测模型 | 第53-56页 |
| 4.3 实验及其结果分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者简历 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
