Abstract | 第4-5页 |
Chapter 1: Introduction | 第10-19页 |
1.1 Motivation and challenges | 第10-13页 |
1.2 Research problems | 第13-14页 |
1.3 Contributions | 第14-15页 |
1.4 Theoretical and practical relevance | 第15-17页 |
1.5 Thesis organization | 第17-19页 |
Chapter 2: Supervised, semi-supervised and instance selection learning | 第19-51页 |
2.1 Introduction | 第19-21页 |
2.2 Supervised learning | 第21-31页 |
2.2.1 Neural network with random weight (NNRw) | 第23-28页 |
2.2.2 Fuzzy k-nearest neighbor (Fuzzy k-NN) | 第28-31页 |
2.3 Semi-supervised learning (SSL) | 第31-39页 |
2.3.1 Self-training | 第32-33页 |
2.3.2 Co-training | 第33-34页 |
2.3.3 Generative models | 第34-36页 |
2.3.4 Graph based methods | 第36-37页 |
2.3.5 Transductive support vector machine (TSVM) | 第37-38页 |
2.3.6 Limitation in existing semi-supervised learning (SSL) methods | 第38-39页 |
2.4 Instance selection process | 第39-46页 |
2.4.1 Traditional instance selection methods | 第41-44页 |
2.4.2 Uncertainty based instance selection methods | 第44-45页 |
2.4.3 Limitation of instance selection methods | 第45-46页 |
2.5 Generalization ability of learning model | 第46-49页 |
2.5.1 Generation of training and testing sets | 第46-47页 |
2.5.2 Generalization measures | 第47-49页 |
2.6 Conclusion | 第49-51页 |
Chapter 3: Fuzzy set theory and different types of uncertainties | 第51-61页 |
3.1 Introduction | 第51-53页 |
3.2 Basic concept of fuzzy set | 第53-54页 |
3.3 Uncertainty and its types | 第54-56页 |
3.3.1 Entropy | 第55页 |
3.3.2 Fuzziness | 第55-56页 |
3.3.3 Ambiguity | 第56页 |
3.4 Fuzziness of a fuzzy set | 第56-59页 |
3.5 Fuzzy classification | 第59-60页 |
3.6 Conclusion | 第60-61页 |
Chapter 4: Model formulation for fuzziness based instance selection | 第61-93页 |
4.1 Introduction | 第61-62页 |
4.2 How fuzziness can be associated with instances? | 第62-63页 |
4.3 How to compute fuzziness of a trained classifier? | 第63-64页 |
4.4 Impact of classifier’s prediction on fuzziness based categorization | 第64-65页 |
4.5 Instance categories formation based on fuzziness quantity | 第65-68页 |
4.5.1 Percentage Split | 第65-66页 |
4.5.2 Proposed M-split criteria | 第66-68页 |
4.5.3 Natural split | 第68页 |
4.6 Experimentation | 第68-84页 |
4.6.1 Fuzziness based categorization using NNRw | 第70-74页 |
4.6.2 Fuzziness based categorization using Fuzzy k-NN | 第74-80页 |
4.6.3 Fuzziness categorization and its relation to misclassification | 第80-82页 |
4.6.4 Relationship with fuzziness and classification boundary | 第82-84页 |
4.7 Divide-and-conquer strategy | 第84-86页 |
4.8 Impact of fuzzy categorizations on divide-and-conquer strategy | 第86-91页 |
4.8.1 Analysis of results | 第87-89页 |
4.8.2 Discussion | 第89-91页 |
4.9 Conclusion | 第91-93页 |
Chapter 5: Fuzziness based categorization for an intrusion detection system(IDS): A semi-supervised learning technique | 第93-108页 |
5.1 Introduction | 第93-94页 |
5.2 Intrusion detection system (IDS) | 第94-97页 |
5.2.1 Detection techniques | 第95页 |
5.2.2 Misuse-based vs anomaly-based detection | 第95-96页 |
5.2.3 Machine learning techniques for IDS | 第96-97页 |
5.3 Proposed semi-supervised learning mechanism for IDS | 第97-99页 |
5.3.1 Algorithm based on divide-and-conquer strategy | 第97-99页 |
5.4 Experimentation | 第99-107页 |
5.4.1 Data specification | 第99-100页 |
5.4.2 Data preprocessing | 第100-102页 |
5.4.3 Experimental results | 第102-106页 |
5.4.4 Comparative analysis | 第106-107页 |
5.5 Conclusion | 第107-108页 |
Chapter 6: Fuzziness induction for representative instances in intrusion de-tection system (IDS) | 第108-119页 |
6.1 Introduction | 第108-109页 |
6.2 Background | 第109-110页 |
6.3 Instance selection algorithm for IDS | 第110-112页 |
6.4 Experimentation and performance evaluation | 第112-117页 |
6.4.1 Dataset preprocessing | 第113页 |
6.4.2 Performance Comparison | 第113-115页 |
6.4.3 Comparative analysis | 第115-117页 |
6.5 Conclusion | 第117-119页 |
Chapter 7: Conclusion and future work | 第119-122页 |
References | 第122-134页 |
Dedication | 第134-135页 |
Acknowledgement | 第135-137页 |
List of publications | 第137页 |