基于贝叶斯网络的入侵检测模型分析与研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第13页 |
| ·入侵检测国内外研究现状分析及存在问题 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·存在问题 | 第15-16页 |
| ·问题的观察与启发 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容及主要工作 | 第17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 IDS 入侵检测系统概述 | 第18-29页 |
| ·入侵检测简介 | 第18-20页 |
| ·入侵检测发展 | 第18-19页 |
| ·入侵检测系统概念 | 第19-20页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第20-21页 |
| ·入侵检测方法 | 第21-26页 |
| ·异常入侵检测 | 第21-24页 |
| ·误用入侵检测 | 第24-25页 |
| ·其它检测方法 | 第25-26页 |
| ·入侵检测系统的体系结构 | 第26-27页 |
| ·集中式结构 | 第26页 |
| ·分布式结构 | 第26-27页 |
| ·入侵检测的不足及发展趋势 | 第27-28页 |
| ·高效智能的检测技术 | 第27页 |
| ·分布式体系结构 | 第27页 |
| ·IDS 评估方法 | 第27页 |
| ·安全技术集成 | 第27-28页 |
| ·IDS 标准化 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 贝叶斯网络概述 | 第29-42页 |
| ·贝叶斯网络相关知识 | 第29-32页 |
| ·贝叶斯网络介绍 | 第29页 |
| ·贝叶斯网络的数学模型 | 第29-32页 |
| ·贝叶斯网络分类模型 | 第32-33页 |
| ·系统模型的拓扑结构 | 第32页 |
| ·图形模型 | 第32-33页 |
| ·贝叶斯网络理论和方法 | 第33-37页 |
| ·贝叶斯网络概念 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯网络建模 | 第34页 |
| ·贝叶斯网络特性 | 第34-35页 |
| ·贝叶斯网络推理模式 | 第35-37页 |
| ·贝叶斯网络的算法描述 | 第37-39页 |
| ·贝叶斯网络查找算法 | 第37页 |
| ·贝叶斯网络存贮算法 | 第37-39页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第39-41页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习 | 第40页 |
| ·贝叶斯网络的结构学习 | 第40-41页 |
| ·贝叶斯网络的概率学习 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于朴素贝叶斯网络的入侵检测分析 | 第42-51页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·朴素贝叶斯网络下的入侵检测模型分析 | 第42-44页 |
| ·朴素贝叶斯网络 | 第42页 |
| ·朴素贝叶斯网络下的入侵检测模型 | 第42-43页 |
| ·朴素贝叶斯网络的分类规则及工作原理 | 第43-44页 |
| ·实验及结果分析 | 第44-50页 |
| ·数据来源 | 第44-45页 |
| ·数据处理 | 第45页 |
| ·实验步骤 | 第45-47页 |
| ·实验分析评估 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于卡方检验的贝叶斯网络入侵检测的分析 | 第51-62页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·卡方检验法 | 第51-53页 |
| ·基本定理 | 第51-52页 |
| ·四格表检验 | 第52-53页 |
| ·行列表资料的卡方检验 | 第53页 |
| ·朴素贝叶斯的分类器 | 第53-54页 |
| ·基于卡方检验的贝叶斯入侵检测 | 第54-55页 |
| ·用卡方检验改进贝叶斯分类器 | 第54-55页 |
| ·改进的NB 分类器的实现 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 攻读硕士期间所发表的学术论文 | 第68页 |
