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基于网络的隐马尔可夫异常检测技术研究

摘要第1-3页
英文摘要第3-6页
第一章 引言第6-8页
   ·网络安全现状第6页
   ·课题研究的意义第6-7页
   ·本文内容安排第7-8页
第二章 入侵检测系统概论第8-15页
   ·定义第8页
   ·入侵检测系统的分类第8-10页
     ·基于网络的入侵检测系统第8-9页
     ·基于主机的入侵检测系统第9-10页
   ·入侵检测技术第10-12页
     ·滥用检测第10页
     ·异常检测第10-12页
   ·通用入侵检测模型第12-15页
第三章 TCP/IP 数据包分析第15-21页
   ·TCP/IP 协议概述第15-16页
   ·数据包协议第16-19页
     ·物理帧第16页
     ·IP 数据报第16-18页
     ·TCP 数据报第18-19页
   ·数据包分析过程第19-21页
第四章 隐马尔科夫模型及其算法第21-41页
   ·Markov 模型第21-23页
   ·HMM 基本思想第23-26页
     ·HMM 基本概念第23-24页
     ·HMM 的定义第24-26页
   ·HMM 基本算法第26-32页
     ·前向—后向算法第27-29页
     ·Viterbi 算法第29-31页
     ·Baum—Welch 算法第31-32页
   ·HMM 的类型第32-37页
     ·按照观测变量分类第32页
     ·按照Markov 链形状分类第32-34页
     ·其它类型的HMM第34-35页
     ·HMM 的拓扑结构第35-37页
   ·HMM 在实际应用中的改进措施第37-41页
     ·初始模型的选取第37-38页
     ·算法下溢问题的处理第38-39页
     ·训练算法的改进方法第39-41页
第五章 基于网络的HMM 模型及异常检测算法第41-51页
   ·滥用检测与异常检测相结合的入侵检测系统框架第41-43页
   ·基于网络的HMM 原型的建立第43-44页
   ·原型的P{O|λ}的计算算法第44页
   ·原型存在的问题及解决的办法第44-47页
     ·可见符号和观测序列的问题第44-47页
       ·问题的产生第44-45页
       ·问题的解决——基于网络的HMM 模型的建立第45-47页
     ·P{O|λ}值太小的问题第47页
   ·模型的训练第47-51页
     ·模型训练算法第48页
     ·矩阵B 的更新算法第48-49页
     ·遗忘因子R第49-50页
     ·阈值第50-51页
第六章 模型的测试及实验分析第51-59页
   ·测试程序的实现第51-55页
     ·测试对象第51页
     ·程序主要模块第51-55页
   ·实验及结果分析第55-59页
     ·训练模块实验第55-57页
     ·检测模块实验第57-59页
第七章 结论第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
附录:实验数据第64-70页

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