基于记忆原理的随机入侵检测系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·入侵检测系统的研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状及水平 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状及水平 | 第11-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究目标 | 第13-14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于记忆原理隐马尔可夫模型及其算法 | 第15-32页 |
| ·基于 HMM的记忆模型 | 第15-18页 |
| ·基于 HMM的网络入侵检测算法 | 第18-20页 |
| ·隐马尔可夫模型的学习算法 | 第20-23页 |
| ·记忆原理对异常特征码的处理 | 第23-27页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·权重 | 第23-24页 |
| ·感应阈 | 第24页 |
| ·短时记忆衰减 | 第24-25页 |
| ·长时记忆的形成与衰减 | 第25-26页 |
| ·综合记忆权重的计算 | 第26-27页 |
| ·算法步骤 | 第27-28页 |
| ·实例研究 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 蚁群记忆算法 | 第32-41页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·记忆算法基本定义 | 第32-33页 |
| ·记忆算法描述 | 第33-36页 |
| ·短时记忆与衰减 | 第34-35页 |
| ·长时记忆的形成与衰减 | 第35-36页 |
| ·算法步骤 | 第36-37页 |
| ·实例研究 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 免疫记忆算法 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·免疫原理概述 | 第41页 |
| ·免疫记忆算法改进 | 第41-46页 |
| ·符号定义 | 第43页 |
| ·数学模型 | 第43-46页 |
| ·短时记忆 | 第44-45页 |
| ·长时记忆 | 第45-46页 |
| ·算法步骤 | 第46-47页 |
| ·示例分析 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论 | 第51-53页 |
| ·本文所做的工作 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介及硕士生期间发表的学术论文 | 第57页 |
