Linux进程行为的模式提取与异常检测

第一章 概述	第1-15页
·引言	第7-8页
·几种入侵检测方法	第8-14页
·自然免疫系统方法	第9-10页
·RIPPER方法	第10-12页
·遗传算法	第12-13页
·数据挖掘方法	第13-14页
·神经网络方法	第14页
·论文内容及安排	第14-15页
第二章 神经网络方法	第15-21页
·ART1神经网络模型	第16-17页
·利用ART1作行为模式提取和异常检测	第17-20页
·数据采集与预处理	第17页
·网络训练与测试	第17-19页
·异常检测与实时响应	第19-20页
·小结	第20-21页
第三章 马尔科夫链方法	第21-39页
·概率预报的基本原理	第21-25页
·无后效性	第21-22页
·一阶转移概率	第22-23页
·高阶转移概率	第23-24页
·最大转移概率原理	第24-25页
·初期方法、问题	第25-30页
·数据转化	第25-26页
·模式提取	第26-27页
·回代	第27-30页
·改进方法	第30-36页
·数据转化	第31页
·模式提取	第31-35页
·回代	第35页
·测试	第35-36页
·异常检测	第36页
·小结	第36-39页
第四章 总结	第39-41页
参考文献	第41-44页
附录 数据集说明	第44-46页
致谢	第46-47页