| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 1. 绪论 | 第6-11页 |
| ·选题的依据和课题背景 | 第6-9页 |
| ·论文的主要研究内容和意义 | 第9页 |
| ·论文的组织安排 | 第9-11页 |
| 2. 智能型入侵检测技术分析 | 第11-20页 |
| ·入侵检测概述 | 第11-13页 |
| ·入侵检测定义及模型 | 第11页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第11-13页 |
| ·入侵检测技术分类 | 第13-16页 |
| ·异常入侵检测 | 第13-14页 |
| ·误用入侵检测 | 第14-15页 |
| ·其它技术 | 第15-16页 |
| ·智能型入侵检测主要技术分析 | 第16-19页 |
| ·专家系统 | 第16-17页 |
| ·神经网络 | 第17-18页 |
| ·遗传算法 | 第18页 |
| ·免疫系统 | 第18-19页 |
| ·目前智能型入侵检测技术存在的问题 | 第19-20页 |
| 3. 本系统设计关键技术研究 | 第20-30页 |
| ·专家系统技术 | 第20-23页 |
| ·专家系统的组成 | 第20页 |
| ·基于规则的专家系统 | 第20-22页 |
| ·专家系统应用于入侵检测 | 第22页 |
| ·专家系统应用于入侵检测的局限性 | 第22-23页 |
| ·神经网络技术 | 第23-28页 |
| ·人工神经元网络基本原理和功能 | 第23-24页 |
| ·BP 神经网络 | 第24-27页 |
| ·神经网络技术应用于入侵检测 | 第27-28页 |
| ·用PCA 进行特征提取 | 第28-30页 |
| 4. 基于PCA 特征提取的智能型入侵检测系统设计 | 第30-49页 |
| ·系统模型结构设计 | 第30-32页 |
| ·数据采集模块设计 | 第32-34页 |
| ·事件分析器设计 | 第34-36页 |
| ·专家系统模块设计 | 第36-41页 |
| ·知识库的设计 | 第36-38页 |
| ·推理机设计 | 第38-41页 |
| ·神经网络模块设计 | 第41-47页 |
| ·数据包特征提取 | 第41页 |
| ·数据预处理 | 第41-42页 |
| ·神经网络训练模块设计 | 第42-46页 |
| ·神经网络检测模块设计 | 第46-47页 |
| ·规则抽取 | 第47-49页 |
| 5. 仿真实验 | 第49-54页 |
| ·仿真实验环境 | 第49页 |
| ·PCA 有效性模拟验证 | 第49-50页 |
| ·仿真实验数据和实验过程 | 第50-52页 |
| ·实验数据 | 第50-51页 |
| ·实验过程 | 第51-52页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第52页 |
| ·总结 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |