基于组合支持向量机的入侵检测研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪论	第8-12页
·研究背景	第8-9页
·研究现状	第9-10页
·研究内容及成果	第10-11页
·文章组织结构	第11-12页
第二章 网络安全及其入侵检测概述	第12-20页
·网络安全	第12-15页
·网络安全事件	第12-13页
·网络安全的定义	第13-14页
·网络安全的应对措施	第14-15页
·入侵检测	第15-20页
·入侵检测的概念	第15页
·入侵检测系统的分类	第15-16页
·入侵检测中的数据分析	第16-20页
第三章 统计学习理论和支持向量机	第20-32页
·统计学习理论	第20-25页
·机器学习	第20-22页
·统计学习理论	第22-24页
·结构风险最小化	第24-25页
·支持向量机	第25-32页
·最优超平面和支持向量	第25-26页
·线性可分问题的求解	第26-29页
·线性不可分问题的求解	第29-32页
第四章 基于支持向量机的入侵检测研究	第32-50页
·基于SVM检测入侵的可行性	第32-33页
·入侵检测数据介绍	第33-34页
·入侵检测数据特征提取	第34-35页
·组合支持向量机的入侵检测算法	第35-36页
·入侵检测实验	第36-50页
·实验数据向量化	第36-37页
·实验数据降维	第37-39页
·实验数据分组	第39-40页
·实验及结果分析	第40-50页
第五章 总结与展望	第50-54页
·总结	第50-51页
·将来的研究工作和远景	第51-54页
参考文献	第54-56页
致谢	第56-58页
在学期间公开发表论文及著作情况	第58页