摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第14-24页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第14-17页 |
1.1.1 课题研究背景 | 第14-16页 |
1.1.2 课题研究意义 | 第16-17页 |
1.2 入侵检测 | 第17-18页 |
1.2.1 入侵检测分类 | 第17页 |
1.2.2 异常检测 | 第17页 |
1.2.3 误用检测 | 第17-18页 |
1.3 入侵防御系统与入侵检测系统的区别 | 第18页 |
1.4 IPS发展现状 | 第18-20页 |
1.4.1 发展与应用 | 第19页 |
1.4.2 国外研究状况 | 第19-20页 |
1.4.3 国内研究状况 | 第20页 |
1.5 IPS发展趋势 | 第20-21页 |
1.6 本文工作 | 第21-24页 |
1.6.1 研究内容 | 第21页 |
1.6.2 论文结构安排 | 第21-24页 |
第2章 深度学习理论基础 | 第24-32页 |
2.1 深度学习概述 | 第24页 |
2.2 深度学习定义 | 第24-26页 |
2.2.1 浅层学习 | 第24-25页 |
2.2.2 深度学习 | 第25-26页 |
2.2.3 深度学习和浅层学习的差异 | 第26页 |
2.3 深度学习类型 | 第26-29页 |
2.3.1 基于深度神经网络的深度学习 | 第27页 |
2.3.2 基于限制玻尔兹曼机的深度学习 | 第27-28页 |
2.3.3 基于卷积神经网络的深度学习 | 第28-29页 |
2.3.4 基于自编码器的深度学习 | 第29页 |
2.4 本章小结 | 第29-32页 |
第3章 基于深度学习和半监督聚类的入侵检测算法 | 第32-46页 |
3.1 机器学习概述 | 第32-34页 |
3.1.1 监督学习 | 第32-33页 |
3.1.2 无监督学习 | 第33页 |
3.1.3 半监督学习 | 第33-34页 |
3.2 聚类算法 | 第34-37页 |
3.2.1 聚类简介 | 第34页 |
3.2.2 半监督聚类 | 第34页 |
3.2.3 算法要求 | 第34页 |
3.2.4 广义线性模型 | 第34-35页 |
3.2.5 Logistic回归 | 第35-36页 |
3.2.6 Softmax分类器 | 第36-37页 |
3.3 稀疏自编码器 | 第37-40页 |
3.3.1 稀疏自编码器概述 | 第37页 |
3.3.2 KL散度 | 第37-38页 |
3.3.3 逐层贪心算法概述 | 第38-39页 |
3.3.4 基于自编码器的深度学习网络 | 第39-40页 |
3.4 基于深度学习和半监督学习的入侵检测算法 | 第40-45页 |
3.4.1 稀疏性限制 | 第40-41页 |
3.4.2 损失函数 | 第41-42页 |
3.4.3 基于浅层学习的入侵检测算法 | 第42-43页 |
3.4.4 基于深度学习和半监督聚类的入侵检测算法 | 第43-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-46页 |
第4章 实验仿真与结果分析 | 第46-56页 |
4.1 实验数据 | 第46-49页 |
4.1.1 实验数据介绍 | 第46页 |
4.1.2 攻击行为分类 | 第46-47页 |
4.1.3 属性简介 | 第47-49页 |
4.2 数据预处理 | 第49-51页 |
4.2.1 数值处理 | 第49页 |
4.2.2 数值化处理 | 第49-50页 |
4.2.3 归一化处理 | 第50-51页 |
4.3 实验过程与结果分析 | 第51-55页 |
4.3.1 数据的选择 | 第51页 |
4.3.2 数据的整理 | 第51-52页 |
4.3.3 仿真结果分析 | 第52-55页 |
4.4 本章小结 | 第55-56页 |
第5章 基于深度学习与半监督聚类的入侵防御模型 | 第56-66页 |
5.1 入侵防御系统 | 第56页 |
5.1.1 入侵防御系统基本概念 | 第56页 |
5.1.2 入侵防御系统类型 | 第56页 |
5.2 系统设计原理 | 第56-58页 |
5.2.1 系统设计要求 | 第56-57页 |
5.2.2 入侵防御系统设计难点 | 第57-58页 |
5.3 引入深度学习和半监督聚类理论到入侵防御系统 | 第58页 |
5.4 基于深度学习和半监督聚类的入侵防御系统整体架构设计 | 第58-62页 |
5.4.1 入侵防御模块 | 第59-61页 |
5.4.2 日志记录模块 | 第61页 |
5.4.3 中央控制模块 | 第61页 |
5.4.4 通信模块 | 第61-62页 |
5.5 IPS部署 | 第62-64页 |
5.6 本章小结 | 第64-66页 |
结论 | 第66-68页 |
论文总结 | 第66-67页 |
工作展望 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
详细摘要 | 第75-79页 |