| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·网络安全概述 | 第9-10页 |
| ·网络安全的保证 | 第10-14页 |
| ·防火墙 | 第10-12页 |
| ·入侵检测 | 第12-14页 |
| ·课题研究的背景及主要内容 | 第14-16页 |
| ·课题研究的背景 | 第14页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 入侵检测基础及研究现状 | 第16-24页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·入侵检测的原理 | 第16页 |
| ·入侵检测的分类 | 第16-18页 |
| ·基于主机的入侵检测系统 | 第16-17页 |
| ·基于网络的入侵检测系统 | 第17-18页 |
| ·入侵检测的方法 | 第18-19页 |
| ·误用检测 | 第18-19页 |
| ·异常检测 | 第19页 |
| ·入侵检测系统的通用模型(CIDF) | 第19-20页 |
| ·入侵检测的研究历史 | 第20-22页 |
| ·入侵检测技术的发展方向 | 第22-24页 |
| 第三章 神经网络技术在入侵检测中的应用 | 第24-29页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·神经网络概述 | 第24页 |
| ·神经网络在入侵检测中的应用研究状况 | 第24-26页 |
| ·神经网络在入侵检测中的应用 | 第26-29页 |
| ·神经网络对传统检测方法的补充 | 第26-27页 |
| ·神经网络检测的优势 | 第27页 |
| ·神经网络检测存在的问题 | 第27-28页 |
| ·将神经网络应用于入侵检测的实现方法 | 第28-29页 |
| 第四章 基于BP神经网络的实时入侵检测模型的设计与实现 | 第29-54页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·TCP/IP协议分析 | 第29-36页 |
| ·TCP/IP协议概述 | 第29-33页 |
| ·TCP/IP协议族的攻击与防范 | 第33-36页 |
| ·基于BP神经网络的入侵检测模型原理图 | 第36-37页 |
| ·神经网络的训练 | 第37-47页 |
| ·BP神经网络结构图 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第38-40页 |
| ·BP算法中存在的一些问题及改进措施 | 第40-42页 |
| ·对神经网络学习方法的一些说明 | 第42-43页 |
| ·神经网络原型的实现框图和程序算法 | 第43-47页 |
| ·神经网络的检测 | 第47-48页 |
| ·原型系统的实现 | 第48-54页 |
| ·包捕获引擎模块 | 第48-50页 |
| ·包预处理模块 | 第50-53页 |
| ·神经网络训练模块 | 第53页 |
| ·神经网络检测模块 | 第53页 |
| ·入侵检测库的更新和维护 | 第53-54页 |
| 第五章 实验分析和问题的讨论 | 第54-61页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-61页 |
| ·数据包的捕获与分析 | 第54-55页 |
| ·训练样本的组织 | 第55-57页 |
| ·神经网络的训练过程 | 第57-60页 |
| ·神经网络的测试过程 | 第60-61页 |
| 结束语 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 发表的论文和参加科研情况的说明 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |