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基于深度学习模型的网络入侵检测研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要工作

1.4 论文组织结构

第二章 相关理论技术介绍

2.1 入侵检测概述

2.2 深度学习模型

2.3 本章小结

第三章 基于DNN-FM的网络入侵检测模型

3.1 引言

3.2 基于DNN-FM的网络入侵检测模型

3.3 实验结果和分析

3.4 本章小结

第四章 基于膨胀卷积和GRU组合的网络入侵检测模型

4.1 引言

4.2 基于膨胀卷积和GRU组合的网络入侵检测模型

4.3 实验结果和分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 未来展望

参考文献

在学期间取得的科研成果和科研情况说明

致谢

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著录项

  • 作者

    张全龙;

  • 作者单位

    天津理工大学;

  • 授予单位 天津理工大学;
  • 学科 计算机科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王怀彬;
  • 年度 2021
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3TN9;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:23:19

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