| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 云计算研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 入侵检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究的主要内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论知识介绍 | 第15-27页 |
| 2.1 入侵检测 | 第15-19页 |
| 2.1.1 入侵检测系统的原理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 入侵检测系统的分类 | 第16-19页 |
| 2.1.3 入侵检测系统的不足 | 第19页 |
| 2.2 云计算 | 第19-22页 |
| 2.2.1 云计算的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 云计算的特点 | 第20-21页 |
| 2.2.3 云计算的分类 | 第21-22页 |
| 2.3 云环境下入侵检测 | 第22-24页 |
| 2.3.1 云环境下的入侵方式 | 第22-23页 |
| 2.3.2 云环境下入侵检测的要求 | 第23-24页 |
| 2.4 Hadoop云平台介绍 | 第24-26页 |
| 2.4.1 分布式存储系统（HDFS）结构 | 第25页 |
| 2.4.2 MapReduce编程模型 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于极限学习机算法的入侵检测研究 | 第27-41页 |
| 3.1 极限学习机算法 | 第27-29页 |
| 3.2 主成分分析（PCA）特征提取 | 第29-30页 |
| 3.3 入侵检测数据集 | 第30-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 极限学习机（ELM）算法入侵检测性能评估 | 第35-37页 |
| 3.4.2 PCA降维入侵检测性能分析 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 云计算环境下入侵检测算法的设计 | 第41-48页 |
| 4.1 入侵数据模型 | 第41页 |
| 4.2 分布式PCA特征降维算法 | 第41-43页 |
| 4.3 分布式极限学习机（ELM）算法 | 第43-44页 |
| 4.4 基于云计算的分布式入侵检测算法 | 第44-45页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第45页 |
| 4.5.2 分布式P-ELM算法入侵检测性能评估 | 第45-47页 |
| 4.5.3 入侵检测算法加速比分析 | 第47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48页 |
| 5.2 工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |