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入侵检测的神经网络方法

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-33页
   ·神经网络的发展和应用第13-16页
     ·神经网络的产生和发展第13-15页
     ·神经网络的应用第15-16页
   ·入侵检测的研究方法第16-25页
     ·研究意义第16-18页
     ·入侵检测系统分类第18-20页
     ·异常检测和误用检测第20-21页
     ·基于行为的入侵检测技术第21-23页
     ·基于知识的入侵检测技术第23-25页
   ·入侵检测的神经网络方法第25-30页
     ·应用研究现状第25-27页
     ·入侵检测神经网络方法的特点第27页
     ·基于神经网络的入侵检测模型第27-29页
     ·入侵检测方法的评测数据集第29-30页
   ·论文的主要研究内容第30-31页
   ·论文章节安排第31-33页
第二章 入侵检测的PCA神经网络方法第33-63页
   ·引言第33-34页
   ·PCA及PCA神经网络第34-37页
     ·主元分析PCA第34-36页
     ·PCA神经网络方法第36-37页
   ·基于APEX网络的入侵检测第37-50页
     ·APEX算法第37-38页
     ·分类器构造方法第38-40页
     ·HPCANN入侵检测系统模型第40-42页
     ·异常检测-HPCANN顶层分类器性能第42-47页
     ·误用检测-HPCANN二层和低层分类器性能第47-49页
     ·其它方法性能比较第49-50页
   ·基于自适应AGHA网络的入侵检测第50-57页
     ·数据实质维和主元数目确定第50-51页
     ·GHA神经网络第51-52页
     ·改进的GHA神经网络第52-54页
     ·异常检测分析第54-56页
     ·拒绝服务攻击的误用检测分析第56-57页
   ·多分类器PCA竞争模型第57-62页
     ·一般入侵检测的流程分析第57-59页
     ·PCA竞争思想第59-60页
     ·入侵检测的PCA分类器竞争模型第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第三章 入侵检测的自组织神经网络方法第63-79页
   ·引言第63-64页
   ·自组织映射SOM神经网络第64-66页
     ·SOM基本原理第64-65页
     ·SOM基本算法第65-66页
   ·PCASOM聚类方法第66-72页
     ·PCASOM模型第66-68页
     ·神经元权值更新第68-69页
     ·PCASOM竞争过程第69-70页
     ·算法描述第70-72页
   ·无监督入侵检测实验方法第72-73页
   ·实验仿真以及分析第73-77页
     ·数据准备第73-74页
     ·仿真结果分析第74-77页
   ·本章小结第77-79页
第四章 入侵检测的神经气网络方法第79-105页
   ·引言第79-80页
   ·神经气模型及其算法第80-82页
   ·一种简单自增长的神经气网络SGNG第82-96页
     ·SGNG算法第82-85页
     ·SGNG的野点抑制能力第85-86页
     ·基于SGNG的特征模式刻画第86-87页
     ·SGNG实验仿真第87-96页
   ·神经气聚类算法PCNG第96-103页
     ·PCNG算法第96-98页
     ·PCNG人工数据聚类仿真第98-99页
     ·基于PCNG的入侵检测结果和分析第99-103页
   ·本章小结第103-105页
第五章 实际环境下的入侵检测系统第105-119页
   ·引言第105页
   ·应用于普通企事业单位的IDS模型设计第105-108页
     ·CIDF IDS模型第105-107页
     ·实际环境下的IDS设计第107-108页
   ·基于多神经网络的外部入侵检测第108-112页
     ·网络监听与数据分析第108-110页
     ·多神经网络方法的外部入侵检测第110-112页
   ·基于ARP协议的内部入侵阻击和内部访问控制第112-118页
     ·ARP协议/ARP高速缓存表第112-114页
     ·系统设计与功能部署第114-115页
     ·内部入侵检测和阻击第115-116页
     ·LAN内主机访问控制第116-118页
   ·本章小结第118-119页
第六章 结束语第119-121页
致谢第121-123页
参考文献第123-131页
读博期间取得的研究成果第131-132页

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