选择性网络入侵检测系统的研究与实现
| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·入侵检测技术相关介绍 | 第11-18页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·入侵检测方法 | 第12-13页 |
| ·入侵检测模型 | 第13-15页 |
| ·Bro系统介绍 | 第15-16页 |
| ·攻击类型分类介绍 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·内容安排 | 第19-20页 |
| 第二章 系统体系结构设计 | 第20-26页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·传统的三层体系结构 | 第20-22页 |
| ·基于特征提取的四层体系结构 | 第22-23页 |
| ·基于选择性的四层体系结构 | 第23-24页 |
| ·系统特点 | 第24-26页 |
| 第三章 二元通用数据存储模型 | 第26-37页 |
| ·模型定义 | 第27-28页 |
| ·类特征的形式化表示 | 第28-31页 |
| ·模型存储 | 第31-32页 |
| ·模型分析 | 第32-33页 |
| ·模型实现 | 第33-37页 |
| 第四章 基于优先级的入侵特征提取算法 | 第37-61页 |
| ·入侵特征分析 | 第38-41页 |
| ·入侵特征提取方法研究现状 | 第41-46页 |
| ·传统的入侵特征提取方法 | 第41-42页 |
| ·基于KDDCUP’99标准的入侵特征提取方法 | 第42-45页 |
| ·基于重要性的入侵特征提取方法 | 第45-46页 |
| ·基于优先级的入侵特征提取层的设计 | 第46-47页 |
| ·特征优先级的定义与计算 | 第47-56页 |
| ·特征优先级的定义 | 第47-48页 |
| ·特征优先级的计算 | 第48-56页 |
| ·基于优先级的入侵特征提取算法的实现 | 第56-58页 |
| ·理论分析与比较 | 第58-61页 |
| 第五章 基于特征选择的网络数据包捕获方法 | 第61-65页 |
| ·数据包捕获方法分类 | 第61-62页 |
| ·基于特征选择的数据包捕获方法的实现 | 第62-65页 |
| 第六章 基于二级神经网络集成的分析模型 | 第65-73页 |
| ·集成方法在入侵检测系统中的应用 | 第65-67页 |
| ·二级神经网络集成 | 第67页 |
| ·算法实现 | 第67-73页 |
| ·特征预处理 | 第68-70页 |
| ·训练网络 | 第70-72页 |
| ·测试网络 | 第72-73页 |
| 第七章 系统实现及性能测试 | 第73-80页 |
| ·系统实现 | 第73-74页 |
| ·基于实时网络环境的实验结果 | 第74-75页 |
| ·基于KDDCUP’1999数据集的实验结果 | 第75-80页 |
| 第八章 总结与展望 | 第80-81页 |
| ·本文的总结 | 第80页 |
| ·进一步的工作 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 发表文章 | 第86页 |
