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第一章绪论
1.1研究背景
1.2 IDS比较分析
1.3 NIDS分析
1.4 NIDS算法研究现状
1.4.1 NIDS算法的主要研究内容
1.4.2主要的NIDS算法
1.4.3 NIDS算法的研究进展
1.5问题的提出及其研究的意义
1.6研究思路
1.7主要研究内容
1.8本章小结
第二章NIDS测试评估、数据采集与分割算法研究及测试系统设计
2.1引言
2.2标准数据集
2.3算法的复杂度
2.4基于在线数据NIDS检测算法比较方法的设计和评估
2.4.1有关定义
2.4.2基于模拟在线数据NIDS检测算法比较方法的改进
2.4.3对基于模拟在线数据NIDS检测算法比较方法改进的评估
2.5基于标准数据集NIDS检测算法比较方法的设计和评估
2.5.1基于标准数据集的样本错误率的估计
2.5.2基于标准数据集NIDS检测算法比较方法的改进
2.5.3对基于标准数据集NIDS检测算法比较方法改进的评估
2.6构建最佳时间窗及数据分割算法
2.6.1有关定义
2.6.2在线数据最佳时间窗大小的选择
2.6.3对在线数据进行检测的最佳分割
2.6.4基于标准数据集计算最佳时间窗大小
2.6.5标准数据集的分割
2.7 NIDS算法测试系统设计
2.7.1 NIDS算法测试系统总体设计
2.7.2 NIDS算法测试系统各模块设计
2.8本章小结
第三章NIDS中的属性简约和特征选择算法研究
3.1引言
3.2基于粗糙集理论的属性简约方法在NIDS中的应用
3.2.1基于粗糙集理论的属性筒约原理
3.2.2 NIDS数据及属性描述
3.3.3基于改进ROSETTA的属性简约
3.3.4实例说明
3.3基于GA的特征选择算法
3.3.1问题的提出及解决思路
3.3.2遗传算法基本理论
3.3.3基本遗传算法与杰出者遗传算法
3.3.4遗传算法的局限性分析及改进思路
3.3.5基于GA的特征选择算法设计
3.4基于GA-IM及改进GA-IM的特征选择算法
3.4.1机理分析
3.4.2免疫算子分析与设计
3.4.3实例说明
3.5基于上位效应的GA特征选择算法
3.6基于混合GA的特征提取算法
3.6.1邻域搜索算法(NS)与变邻域搜索算法(VNS)
3.6.2互补邻域结构测试
3.6.3互补邻域结构的推论定义与测试算法
3.6.4遗传算法+邻域搜索算法(GANS)
3.6.5遗传算法+互补变邻域搜索算法(GACVNS)
3.6.6实例说明
3.7本章小结
第四章基于混合核的支持向量机的NIDS算法研究
4.1引言
4.2 SVM分类原理
4.3 SVM在NIDS算法中的应用
4.3.1分类器设计中NIDS数据及属性描述
4.3.2基于LIBSVM的分类器设计
4.3.3实例说明
4.4 NIDS算法中SVM混合核的分析与设计
4.4.1问题的提出和解决思路
4.4.2构建混合核函数
4.5基于GA的混合核SVM分类器参数寻优
4.5.1机理分析
4.5.2基于GA的混合核SVM分类器参数寻优算法设计
4.5.3基于GA-IM的混合核SVM分类器参数寻优算法改进
4.5.4实例说明
4.6本章小结
第五章基于聚类的NIDS算法研究
5.1引言
5.2带监督学习算法的局限性分析
5.2.1机理分析
5.2.2实例说明
5.3基于聚类的孤立点算法在NIDS中的应用
5.3.1聚类原理
5.3.2模糊C-均值聚类和减法聚类算法的应用比较
5.3.3基于二次计算聚类的孤立点算法设计及分析
5.3.4基于一次计算聚类的孤立点算法设计及分析
5.3.5实例说明
5.4本章小结
第六章基于聚类的HMM算法在NIDS中的应用
6.1引言
6.2 HMM理论及求解算法
6.2.1基于HMM建模优点
6.2.2 HMM算法
6.3基于聚类的HMM-NIDS算法
6.3.1问题的提出和解决思路
6.3.2基于聚类思想构建NIDS中的HMM算法
6.3.3实例说明
6.4本章小结
结论
附录
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文
致谢