基于支持向量机的入侵检测系统的研究

提要	第1-6页
第一章 绪论	第6-8页
第二章 SVM基本模型	第8-22页
·统计学习理论及SVM 理论的发展	第8-9页
·SVM 基本模型的提出	第9-13页
·SVM 与神经网络方法的对比	第13-14页
·SVM 训练算法的介绍	第14-17页
·SVM 的简单算例	第17-21页
·本章小结	第21-22页
第三章 总体规划和系统的总体设计	第22-31页
·入侵检测的必要性和发展	第22页
·入侵检测的分类及定义	第22-23页
·入侵检测方法	第23-29页
·异常入侵检测	第23-27页
·误用入侵检测技术	第27-29页
·入侵检测的体系结构	第29-30页
·本章小结	第30-31页
第四章 系统的总体设计及实验环境设置	第31-39页
·基于SVM 的IDS 的设计思想	第31-32页
·SVM 数据训练软件介绍	第32-33页
·LIBSVM 软件试验环境的搭建	第33-35页
·LIBSVM 软件的基本工作原理	第35-36页
·LIBSVM 具体参数简介	第36-38页
·系统开发的环境设置	第38-39页
第五章 系统的详细设计及主要编码	第39-47页
·数据源	第39-41页
·实验主要代码	第41-45页
·试验结果及分析	第45-47页
参考文献	第47-49页
摘要	第49-52页
Abstract	第52-55页
致谢	第55页