| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第11页 |
| 1.4 研究内容 | 第11页 |
| 1.5 本文章节设计 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第13-22页 |
| 2.1 物联网安全 | 第13-14页 |
| 2.1.1 物联网概念 | 第13页 |
| 2.1.2 物联网的安全问题 | 第13-14页 |
| 2.2 IDS | 第14-18页 |
| 2.2.1 检测方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 入侵检测的流程 | 第16-18页 |
| 2.3 AGENT | 第18-20页 |
| 2.3.1 Agent的概念 | 第18页 |
| 2.3.2 Agent的分类 | 第18-19页 |
| 2.3.3 Agent的特性 | 第19-20页 |
| 2.4 移动AGENT | 第20-21页 |
| 2.4.1 移动Agent的特征 | 第20-21页 |
| 2.4.2 移动Agent的模型 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 物联网入侵检测模型 | 第22-37页 |
| 3.1 BP神经网络算法 | 第22-26页 |
| 3.2 ELM算法 | 第26-28页 |
| 3.3 PSO-ELM算法 | 第28-31页 |
| 3.4 基于PSO-ELM算法的物联网入侵检测系统模型 | 第31-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于KDDCUP99数据集的性能分析 | 第37-45页 |
| 4.1 KDDCUP99数据集 | 第37-38页 |
| 4.2 技术指标 | 第38页 |
| 4.3 实验过程与结果 | 第38-44页 |
| 4.3.1 数据的预处理 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的入侵检测技术 | 第40-41页 |
| 4.3.3 基于ELM算法入侵检测技术 | 第41页 |
| 4.3.4 基于PSO-ELM的入侵检测技术 | 第41-43页 |
| 4.3.5 实验结果 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文总结 | 第45页 |
| 5.2 本文展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第51页 |