基于模糊神经网络的入侵检测模型
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·网络安全技术概述 | 第9-12页 |
| ·网络安全基本概念 | 第9-10页 |
| ·网络安全现状 | 第10-11页 |
| ·P2DR:动态安全模型 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 入侵检测概述 | 第14-21页 |
| ·入侵检测概述 | 第14-17页 |
| ·入侵检测的概念 | 第14页 |
| ·入侵检测技术的分类 | 第14-15页 |
| ·入侵检测的必要性 | 第15-16页 |
| ·CIDF-通用入侵检测框架 | 第16-17页 |
| ·入侵检测的发展趋势 | 第17-19页 |
| ·当前存在的问题 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 模糊神经网络及遗传算法 | 第21-29页 |
| ·人工神经网络和模糊逻辑 | 第21-24页 |
| ·人工神经网络及其简史 | 第21-23页 |
| ·模糊集理论 | 第23页 |
| ·模糊逻辑与神经网路 | 第23-24页 |
| ·模糊神经网络与遗传算法 | 第24-28页 |
| ·模糊逻辑与神经网络的结合方式 | 第24-25页 |
| ·模糊神经网络的基本原理及学习算法 | 第25-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的入侵检测方法研究 | 第29-39页 |
| ·模糊神经网络应用于入侵检测 | 第29-31页 |
| ·人工神经网络应用于入侵检测 | 第29-30页 |
| ·基于模糊神经网络的入侵检测模型的提出 | 第30-31页 |
| ·模糊神经网络在IDS 应用的相关问题 | 第31-33页 |
| ·数据源的选取问题 | 第31-32页 |
| ·模糊神经网络的相关参数 | 第32-33页 |
| ·遗传算法优化网络参数的相关问题 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 FNNIDM 的设计与实现 | 第39-58页 |
| ·模型设计的总体思路 | 第39页 |
| ·模型的总体框架 | 第39-41页 |
| ·模型的功能和性能 | 第39-40页 |
| ·模型的结构和工作原理 | 第40-41页 |
| ·网络数据包捕获模块的设计 | 第41-44页 |
| ·网络数据包捕获模块的位置 | 第41页 |
| ·工作方式分析 | 第41-42页 |
| ·数据采集的具体实现 | 第42-44页 |
| ·特征提取模块 | 第44-47页 |
| ·特征提取分析 | 第44-46页 |
| ·入侵行为指标的选定 | 第46-47页 |
| ·模糊神经网络分析模块 | 第47-55页 |
| ·算法的分析与设计 | 第47-48页 |
| ·详细设计过程 | 第48-53页 |
| ·训练和检测流程 | 第53-55页 |
| ·报警模块 | 第55-57页 |
| ·响应技术分析 | 第55-56页 |
| ·报警模块的功能设计 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 模型的仿真实验 | 第58-64页 |
| ·实验准备 | 第58-60页 |
| ·实验环境 | 第58页 |
| ·实验目的 | 第58页 |
| ·实验参数 | 第58-60页 |
| ·实验 | 第60-63页 |
| ·实验过程 | 第60-62页 |
| ·实验结论 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
