快速智能入侵检测技术研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-11页
·研究背景	第9-10页
·研究内容和创新	第10页
·论文安排	第10-11页
第2章 入侵检测	第11-18页
·入侵检测的概念	第11-12页
·入侵检测系统结构	第12-13页
·入侵检系统分类	第13页
·基于数据源的分类	第13页
·入侵检测的分析方法	第13-16页
·误用检测	第13-14页
·异常检测	第14-16页
·入侵检测的发展趋势	第16-18页
第3章 快速智能入侵检测关键技术	第18-38页
·支持向量机理论基础	第18-20页
·统计学习理论	第18页
·VC维和结构风险最小化原则	第18-20页
·支持向量机算法	第20-27页
·基本原理	第20-24页
·序贯最小分解算法	第24-25页
·工作集选择和终止条件	第25-27页
·GPU并行计算理论基础	第27-38页
·众核处理器	第27-30页
·CUDA通用计算架构	第30-32页
·GPU的并行设计理论基础	第32-38页
第4章 基于GPU的并行SVM算法设计	第38-47页
·并行SVM算法分析	第38-40页
·串行SVM训练算法	第38-40页
·并行化分析	第40页
·并行SVM算法分析	第40-47页
·GSVM训练算法设计	第40-43页
·GSVM分类算法设计	第43-44页
·SPRG并行算法	第44-47页
第5章 实验与分析	第47-56页
·实验环境	第47页
·实验	第47-56页
·实验	第47-51页
·实验	第51-56页
笫6章 总结与展望	第56-58页
·本文研究内容展望	第56页
·研究工作展望	第56-58页
参考文献	第58-63页
致谢	第63页