基于贝叶斯MARS的入侵检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·入侵检测的意义 | 第9-10页 |
| ·入侵检测的研究历史与现状 | 第10-12页 |
| ·入侵检测目前存在的主要问题 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要工作和论文的组织 | 第13-15页 |
| 第2章 入侵检测概述 | 第15-24页 |
| ·入侵检测的相关概念 | 第15页 |
| ·入侵检测模型及功能 | 第15-17页 |
| ·通用入侵检测模型 | 第15-16页 |
| ·入侵检测的主要功能 | 第16-17页 |
| ·入侵检测的分类 | 第17-19页 |
| ·根据检测数据来源分类 | 第17-18页 |
| ·根据检测所用技术分类 | 第18-19页 |
| ·根据工作方式分类 | 第19页 |
| ·入侵检测的一般工作流程 | 第19-22页 |
| ·信息收集 | 第19-21页 |
| ·信息分析 | 第21-22页 |
| ·入侵检测的主要研究方向 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 特权进程系统调用技术 | 第24-30页 |
| ·特权进程系统调用的引入 | 第24-25页 |
| ·特权进程系统调用的意义及主要功能 | 第25页 |
| ·基于特权进程系统调用的入侵检测的相关研究 | 第25-27页 |
| ·特权进程系统调用的特征分析 | 第27-29页 |
| ·特权进程系统调用数据的主要优点 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 贝叶斯MARS基础理论 | 第30-39页 |
| ·分类与回归的一般概念 | 第30-31页 |
| ·多元自适应回归样条 | 第31-34页 |
| ·递归分割模型 | 第31-33页 |
| ·MARS模型 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯学习 | 第34-35页 |
| ·马尔可夫链蒙特卡罗方法 | 第35-38页 |
| ·马尔可夫链 | 第36-37页 |
| ·马尔可夫链蒙特卡罗方法的基本思想 | 第37页 |
| ·Metropolis-Hastings算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于贝叶斯 MARS的入侵检测算法实现 | 第39-51页 |
| ·入侵分类的相关工作 | 第39-40页 |
| ·基于贝叶斯MARS的入侵检测算法实现 | 第40-46页 |
| ·两类分类问题的MARS模型 | 第40-42页 |
| ·MARS的贝叶斯形式 | 第42-43页 |
| ·贝叶斯 MARS的马尔可夫链蒙特卡罗方法实现 | 第43-46页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第46-50页 |
| ·实验仿真环境 | 第46页 |
| ·实验数据介绍 | 第46-47页 |
| ·实验数据预处理 | 第47-48页 |
| ·实验步骤 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
