吉林大学博士学位论文
VIII
4.4 基于 CNN 的入侵检测模型总体设计 ....................................................... 76
4.5 实验.............................................................................................................. 77
4.5.1 数据生成阶段.................................................................................... 77
4.5.2 数据提取阶段.................................................................................... 84
4.5.3 数据分类阶段和性能测试阶段........................................................ 85
4.6 本章小结...................................................................................................... 87
第 5 章 基于集成学习的入侵检测.......................................................................... 88
5.1 引言.............................................................................................................. 88
5.2 集成学习基本概念...................................................................................... 88
5.3 集成学习的理论基础和分类...................................................................... 89
5.4 Boosting 与 Adaboost .................................................................................. 90
5.5 Bagging 与随机森林 ................................................................................... 92
5.6 集成学习优化方法...................................................................................... 94
5.6.1 遗传算法............................................................................................ 94
5.6.2 改进的遗传算法................................................................................ 96
5.7 实验.............................................................................................................. 97
5.7.1 数据集和性能评价指标.................................................................... 97
5.7.2 模型实现细节.................................................................................... 98
5.7.3 实验结果与分析.............................................................................. 101
5.8 本章小结.................................................................................................... 107
第 6 章 基于机器学习的恶意软件检测应用........................................................ 108
6.1 引言............................................................................................................ 108
6.2 恶意软件检测............................................................................................ 108
6.3 恶意软件检测过程.................................................................................... 109
6.3.1 数据收集阶段.................................................................................. 111
6.3.2 数据提取阶段.................................................................................. 111
6.3.3 数据分类阶段.................................................................................. 114
6.3.4 性能测试阶段.................................................................................. 114
6.4 实验............................................................................................................ 115
6.4.1 性能评价指标.................................................................................. 115
6.4.2 数据集.............................................................................................. 116
6.4.3 实验结果与分析.............................................................................. 117
6.5 本章小结.................................................................................................... 123
第 7 章 总结与展望................................................................................................ 124
7.1 本文总结.................................................................................................... 124
7.2 未来工作展望............................................................................................ 125
参考文献.................................................................................................................... 126
作者简介及在学期间所取得的科研成果................................................................ 138
致 谢.................................................................................................................... 139
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2022-04-27
13:24:53
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