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 |