基于进化半监督式模糊聚类算法的入侵检测
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1．1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1．2 本文工作 | 第8-9页 |
| 1．3 论文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 入侵检测系统 | 第10-23页 |
| 2．1 概念 | 第10-11页 |
| 2．2 入侵检测技术 | 第11-16页 |
| 2．2．1 分类 | 第11-12页 |
| 2．2．2 常用检测方法 | 第12-15页 |
| 2．2．3 工作原理 | 第15-16页 |
| 2．3 入侵检测系统的分类 | 第16-19页 |
| 2．4 入侵检测通用模型 | 第19-20页 |
| 2．5 问题及发展趋势 | 第20-22页 |
| 2．5．1 主要问题 | 第20-21页 |
| 2．5．2 发展趋势 | 第21-22页 |
| 2．6 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 进化计算 | 第23-32页 |
| 3．1 遗传算法 | 第24-26页 |
| 3．1．1 基本思想 | 第24-25页 |
| 3．1．2 遗传算法的特点 | 第25-26页 |
| 3．2 进化策略 | 第26-28页 |
| 3．2．1 算法 | 第26-27页 |
| 3．2．2 特点 | 第27-28页 |
| 3．3 进化规划 | 第28-29页 |
| 3．3．1 原理与方法 | 第28-29页 |
| 3．3．2 特点 | 第29页 |
| 3．4 遗传程序设计 | 第29-30页 |
| 3．4．1 原理 | 第29-30页 |
| 3．4．2 主要特点 | 第30页 |
| 3．5 小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于进化半监督式模糊聚类算法的入侵检测 | 第32-40页 |
| 4．1 引言 | 第32-33页 |
| 4．2 半监督式算法 | 第33-36页 |
| 4．2．1 标签数据的错分误差 | 第34-35页 |
| 4．2．2 未知标签数据的模糊聚类差异 | 第35-36页 |
| 4．3 进化半监督模糊聚类算法 | 第36-38页 |
| 4．4 借助ESSFC的结果进行分类 | 第38-39页 |
| 4．5 小结 | 第39-40页 |
| 第五章 算法实现 | 第40-50页 |
| 5．1 基于ESSFC算法的IDS | 第40-41页 |
| 5．2 实验仿真 | 第41-43页 |
| 5．2．1 数据预处理 | 第41-42页 |
| 5．2．2 用ESSFC算法生成分类器 | 第42-43页 |
| 5．2．3 用ESSFC分类器进行分类 | 第43页 |
| 5．3 检测结果 | 第43-48页 |
| 5．3．1 基于模糊C均值聚类算法的检测结果 | 第44-45页 |
| 5．3．2 基于ESSFC的检测结果 | 第45-46页 |
| 5．3．3 支持向量机的入侵检测 | 第46-48页 |
| 5．4 小结 | 第48-50页 |
| 第六章 结束语 | 第50-52页 |
| 6．1 工作总结 | 第50页 |
| 6．2 尚待解决的问题 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第56页 |
