入侵检测系统在车联网中的应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 入侵检测与车联网基础 | 第14-22页 |
| 2.1 车联网基础 | 第14-18页 |
| 2.1.1 VANET的测量值 | 第15-16页 |
| 2.1.2 VANET的消息格式 | 第16-17页 |
| 2.1.3 VANET的信息表 | 第17页 |
| 2.1.4 车联网中两种主要的攻击类型 | 第17-18页 |
| 2.2 入侵检测系统基础 | 第18-21页 |
| 2.2.1 入侵检测的基本概念 | 第18页 |
| 2.2.2 入侵检测和入侵检测系统的分类 | 第18-20页 |
| 2.2.3 网络入侵检测的通用架构 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于GHSOM神经网络的入侵检测系统 | 第22-39页 |
| 3.1 GHSOM-based IDS的架构 | 第22-23页 |
| 3.2 预处理模块 | 第23-26页 |
| 3.3 基于GHSOM神经网络的异常点检测 | 第26-30页 |
| 3.4 性能分析 | 第30-38页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第30-31页 |
| 3.4.2 实验参数 | 第31页 |
| 3.4.3 评价参数 | 第31-32页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第32-34页 |
| 3.4.5 有效性验证 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于马尔科夫理论的过滤模型 | 第39-53页 |
| 4.1 邻居车辆的行为模式 | 第39-41页 |
| 4.2 滤波器的架构 | 第41-42页 |
| 4.3 滤波器 | 第42-47页 |
| 4.3.1 Filter模块 | 第43-44页 |
| 4.3.2 Update模块 | 第44-45页 |
| 4.3.3 Schedule模块 | 第45-47页 |
| 4.4 性能分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.4.2 实验参数 | 第47-48页 |
| 4.4.3 评价参数 | 第48页 |
| 4.4.4 有效性验证 | 第48-51页 |
| 4.4.5 重要参数的讨论 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第59页 |
