基于增量学习的工业控制系统入侵检测研究
摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.2 工业控制系统安全防护 | 第12-15页 |
1.2.1 工业控制系统攻击分析 | 第12-13页 |
1.2.2 安全防护措施 | 第13-14页 |
1.2.3 入侵检测 | 第14-15页 |
1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
1.3.1 入侵检测研究现状 | 第15-17页 |
1.3.2 增量学习研究现状 | 第17-18页 |
1.4 论文主要内容及组织结构 | 第18-21页 |
1.4.1 论文主要内容 | 第18-19页 |
1.4.2 论文组织结构 | 第19-21页 |
第2章 入侵检测系统设计及特征提取 | 第21-29页 |
2.1 入侵检测系统 | 第21-25页 |
2.1.1 系统环境设计 | 第21-22页 |
2.1.2 八爪鱼分布式设计 | 第22-23页 |
2.1.3 系统环境搭建 | 第23-25页 |
2.2 协议分析及特征提取 | 第25-29页 |
2.2.1 协议分析 | 第26-27页 |
2.2.2 特征提取 | 第27-29页 |
第3章 入侵检测学习算法 | 第29-39页 |
3.1 入侵检测学习算法 | 第29-35页 |
3.1.1 SVM基本原理 | 第29-32页 |
3.1.2 引入核函数 | 第32-34页 |
3.1.3 OCSVM算法 | 第34-35页 |
3.2 增量学习算法 | 第35-39页 |
3.2.1 标准增量学习算法 | 第35页 |
3.2.2 简单增量学习算法 | 第35-36页 |
3.2.3 改进增量学习算法 | 第36-39页 |
第4章 模型实现及系统测试 | 第39-51页 |
4.1 算法流程 | 第39-41页 |
4.2 软件实现 | 第41-47页 |
4.2.1 初始学习算法的实现 | 第42-44页 |
4.2.2 增量学习算法的实现 | 第44页 |
4.2.3 八爪鱼分布式设计的实现 | 第44-47页 |
4.3 测试结果 | 第47-51页 |
第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-57页 |
作者攻读学位期间的科研成果 | 第57-59页 |
致谢 | 第59-60页 |