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第1章 入侵检测技术概述1

1.1计算机网络安全概述1

1.1.1网络安全的内涵1

1.1.2网络安全的定义2

1.1.3网络安全的特征3

1.1.4网络安全的根源3

1.1.5网络安全的关键技术4

1.2网络中潜在的威胁5

1.2.1内部的攻击6

1.2.2社会工程学6

1.2.3组织性攻击7

1.2.4意外的安全破坏7

1.2.5自动的计算机攻击7

1.3计算机网络安全与入侵检测8

1.4网络安全模型10

1.5典型的入侵检测产品14

1.6入侵检测系统的构成16

1.6.1入侵检测模型17

1.6.2 IDS的体系结构18

第2章 压缩感知理论基础21

2.1压缩感知基本理论21

2.2稀疏度与相干性23

2.2.1稀疏模式23

2.2.2稀疏信号的几何模型24

2.2.3相干性25

2.3约束等距条件26

2.4压缩感知的测量矩阵28

2.4.1高斯随机矩阵29

2.4.2随机伯努利矩阵29

2.4.3局部阿达马矩阵29

2.4.4特普利茨矩阵30

2.4.5结构随机矩阵31

2.4.6 Chirp测量矩阵31

2.5压缩感知重建理论32

2.5.1基于Lp范数最小化的信号重构32

2.5.2 L2，L1，Lp范数三者间的差异33

2.5.3无约束的信号重构模式36

2.6压缩感知的重构算法36

2.6.1匹配追踪37

2.6.2正交匹配追踪38

2.6.3正则化的正交匹配追踪40

2.6.4分级逐步正交匹配追踪41

2.6.5子空间追踪42

2.6.6可压缩采样的匹配追踪44

2.6.7迭代硬阈值法45

2.6.8迭代重加权最小二乘法46

2.7本章小结48

第3章 稀疏表示模型与建立恰当的稀疏字典49

3.1过完备的DFT字典50

3.2 DCT稀疏基50

3.3 Gabor稀疏基51

3.4字典设计52

3.4.1参数字典设计53

3.4.2参数字典生成算法54

3.5实验方案57

3.5.1 Gammatone参数字典57

3.5.2.实验结果58

3.5.3采样矩阵与稀疏基矩阵对比分析64

3.6本章小结72

第4章 基于CGLS和LSQR的联合优化的匹配追踪算法73

4.1基本问题描述74

4.2共轭梯度最小二乘法74

4.3最小二乘QR算法76

4.4基于CGLS与LSQR的组合优化匹配追踪算法78

4.5实验及分析81

4.5.1无噪声干扰的稀疏信号重构81

4.5.2噪声干扰的稀疏信号重构84

4.5.3对噪声图像的重构85

4.6本章小结88

第5章 基于LASSO的异常检测算法89

5.1 LASSO问题描述91

5.2最小二乘角回归92

5.3 LASSO算法94

5.4基于LASSO的异常检测模型96

5.5实验及分析100

5.5.1数据描述100

5.5.2实验结果分析100

5.6本章小结105

第6章 基于压缩感知的入侵检测方法106

6.1入侵检测基本原理106

6.2基于压缩感知的入侵检测模型108

6.3分类器的选择109

6.3.1 k-近邻算法110

6.3.2 C4.5决策树算法110

6.3.3贝叶斯分类算法110

6.3.4支持向量机111

6.4实验及分析111

6.4.1数据描述111

6.4.2数据归一化114

6.4.3实验结果分析114

6.5本章小结120

第7章 总结与展望122

7.1总结122

7.2研究展望123

参考文献125