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基于粗糙集的入侵检测方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第1章 绪论第12-16页
   ·研究背景和意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-14页
   ·本文的主要工作及章节安排第14-16页
第2章 入侵检测技术第16-26页
   ·引言第16页
   ·入侵检测概念第16-17页
   ·入侵检测系统分类第17-18页
     ·根据目标系统的类型分类第17页
     ·根据入侵检测分析方法分类第17-18页
     ·根据检测系统对入侵攻击的响应方式分类第18页
     ·根据系统各个模块运行的分布方式分类第18页
   ·入侵检测分析方法第18-23页
     ·异常检测第18-20页
     ·误用检测第20-22页
     ·先进入侵检测技术第22-23页
   ·入侵检测的发展前景第23-25页
   ·小结第25-26页
第3章 粗糙集理论及其在入侵检测中的应用第26-34页
   ·引言第26页
   ·知识表达系统第26-28页
     ·知识分类的概念第26-27页
     ·信息表知识表达系统和决策表第27-28页
   ·粗糙集理论第28-31页
     ·基本概念第28-29页
     ·粗糙度与分类质量第29-30页
     ·属性重要性与决策规则第30-31页
   ·粗糙集在入侵检测中的应用第31-33页
   ·小结第33-34页
第4章 一种改进的属性约简算法第34-44页
   ·引言第34页
   ·属性约简的基本概念第34-36页
     ·绝对约简第34-35页
     ·相对约简第35-36页
   ·粗糙集属性约简算法第36-38页
     ·一般约简算法第36页
     ·归纳属性约简算法第36-38页
   ·改进的属性约简算法第38-40页
     ·属性重要性第38-39页
     ·算法描述第39-40页
   ·实验及分析第40-43页
     ·实例计算第40-41页
     ·两组UCI 数据实验第41-42页
     ·入侵检测数据实验第42-43页
   ·小结第43-44页
第5章 基于邻域粗糙集的入侵检测算法第44-53页
   ·引言第44页
   ·邻域粗糙集模型第44-46页
     ·邻域空间和粗糙集逼近第44-45页
     ·邻域粗糙集系统第45-46页
   ·基于邻域粗糙集的检测算法第46-48页
     ·数据预处理第47页
     ·约简算法第47页
     ·规则提取和过滤第47-48页
   ·实验及分析第48-52页
     ·入侵检测数据介绍第48-50页
     ·数据的预处理、约简和规则生成第50-51页
     ·实验结果与分析第51-52页
   ·小结第52-53页
总结与展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第60-61页
附录 B 攻读学位期间参加的科研项目第61页

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