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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

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