基于数据融合的入侵检测的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| ·课题研究背景介绍 | 第10-18页 |
| ·入侵检测的定义及发展 | 第10-12页 |
| ·入侵检测产品的性能指标和关键参数 | 第12-13页 |
| ·入侵检测系统的发展趋势 | 第13-15页 |
| ·数据融合的诞生及其在入侵检测中的应用 | 第15-18页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第18-21页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第21-22页 |
| ·论文研究的内容及组织安排 | 第22-23页 |
| 第2章 基础知识介绍 | 第23-34页 |
| ·入侵知识简介 | 第23-24页 |
| ·入侵 | 第23页 |
| ·入侵检测系统的定义 | 第23-24页 |
| ·入侵检测系统结构及分类 | 第24-27页 |
| ·入侵检测系统结构 | 第24-25页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第25-27页 |
| ·IDS 检测技术 | 第27-32页 |
| ·特征检测技术 | 第28-29页 |
| ·异常检测技术 | 第29-32页 |
| ·与入侵检测相关的数学模型 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 多传感器数据融合与入侵检测系统 | 第34-49页 |
| ·数据融合理论介绍 | 第34-43页 |
| ·数据融合的基础知识 | 第34-36页 |
| ·数据融合的结构 | 第36-38页 |
| ·数据融合的方法 | 第38页 |
| ·数据融合的主要理论及应用 | 第38-43页 |
| ·多传感器 | 第43页 |
| ·传感器的定义 | 第43页 |
| ·多传感器的结构 | 第43页 |
| ·多传感器的选择 | 第43-44页 |
| ·多传感器系统的优势 | 第44-45页 |
| ·多传感器数据融合系统的优势 | 第45-46页 |
| ·多传感器数据融合技术的未来发展趋势 | 第46-47页 |
| ·遗传算法和模糊聚合相结合 | 第46页 |
| ·模糊系统与神经网络相结合 | 第46-47页 |
| ·多传感器数据融合入侵检测系统研究 | 第47-48页 |
| ·信息收集 | 第47页 |
| ·信息分析 | 第47-48页 |
| ·结果处理 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 航迹关联和证据理论在IDS 中的研究 | 第49-59页 |
| ·航迹关联的研究 | 第49-53页 |
| ·航迹关联的基本概念 | 第49页 |
| ·航迹关联的方法 | 第49-52页 |
| ·其它的航迹关联方法 | 第52-53页 |
| ·证据理论的研究 | 第53-58页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第54-55页 |
| ·用证据理论进行数据融合 | 第55-56页 |
| ·基于基本概率赋值的决策方式 | 第56-57页 |
| ·D-S 理论的优势与不足 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
