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采用BP神经网络的分布式入侵检测模型构建

中文摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 引言第11-15页
   ·课题研究背景和现状第11-13页
   ·论文的主要研究工作第13页
   ·本文的组织结构第13-15页
第二章 入侵检测及BP神经网络第15-25页
   ·入侵检测相关知识介绍第15-19页
     ·入侵检测及通用入侵检测框架第15-16页
     ·入侵检测系统的分类第16-18页
     ·几种典型的分布式入侵检测系统简介第18-19页
   ·BP神经网络第19-22页
     ·BP神经网络简介第19页
     ·BP神经网络神经元第19-20页
     ·BP神经网络算法第20-21页
     ·BP神经网络入侵检测模型第21-22页
   ·移动Agent技术在入侵检测领域的应用第22-24页
     ·移动Agent技术简介第22页
     ·移动Agent的体系结构及工作原理第22-23页
     ·移动Agent的技术在行为入侵检测领域的优势第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 改进遗传算法优化的BP神经网络第25-31页
   ·遗传算法简介第25-26页
   ·改进的遗传算法第26-28页
     ·适应度函数第26-27页
     ·基于种群交流的选择方法第27-28页
   ·用改进的遗传算法优化BP神经网络第28-29页
   ·本章小结第29-31页
第四章 采用BP神经网络的分布式入侵检测模型构建第31-39页
   ·现存的基于Agent的分布式入侵检测模型介绍及改进方法第31-32页
   ·分布式入侵检测系统分析模型比较及改进方法第32-33页
   ·采用BP神经网络的分布式入侵检测模型构建及各个部分介绍第33-36页
   ·单个域内分布式入侵检测流程第36-37页
   ·本章小结第37-39页
第五章 实验仿真与分析第39-43页
   ·仿真实验环境设计第39页
   ·实验方法与过程第39-40页
   ·实验结果及分析第40-41页
   ·本章小结第41-43页
第六章 总结第43-45页
参考文献第45-49页
发表文章目录第49-51页
致谢第51-53页
个人情况及联系方式第53-57页

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