网络入侵检测中基于ELM的快速分类技术研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 入侵检测概述

1.2.2 国内外基于机器学习的入侵检测方法

1.2.3 ELM算法的优缺点

1.3研究内容

1.4论文结构

第二章 相关工作

2.1 ELM算法

2.2 H-ELM算法

2.3 入侵检测性能评价指标

2.4本章小结

第三章 基于H-ELM的入侵检测方法

3.1 整体框架

3.1.1 数据采集和原始特征测量阶段

3.1.2 数据预处理阶段

3.1.3 分类器训练阶段

3.1.4 分类检测阶段

3.2 NSL-KDD数据集

3.3实验与分析

3.3.1 实验环境

3.3.2 实验参数设置和结果分析

3.3.3 实验结果和性能对比分析

3.4本章小结

第四章 面向不平衡数据的入侵检测方法

4.1 不平衡网络流量数据分析

4.2 不平衡数据的处理方法

4.2.1 数据层面的不平衡处理方法

4.2.2 算法层面的不平衡处理方法

4.2.3 基于SMOTE和CSL相结合的不平衡数据处理方法

4.3 基于H-ELM面向不平衡数据的入侵检测方法

4.4 实验与分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 研究展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果