支持向量機理論及其在網絡安全中的應用（簡體書）

《支持向量機理論及其在網絡安全中的應用》是關于支持向量機理論及其在網絡安全中應用的專著。全書共分為7章。前兩章介紹了網絡安全的基本概念，統計學習理論和支持向量機中的重要概念、原理、特點；第3～6章介紹了支持向量機在入侵檢測、入侵報警過濾、網絡安全風險評估和態勢預測、病毒程序檢測、計算機鍵盤用戶驗真、垃圾郵件過濾等網絡安全方面的具體應用；第7章展望了支持向量機理論的發展趨勢。
《支持向量機理論及其在網絡安全中的應用》理論體系完整，材料取舍得當，內容全面新穎，充分反映了近年來支持向量機理論在網絡安全中應用的研究動態，適合從事支持向量機理論研究和網絡安全研究的專業技術人員和教師參考，也可以作為相關學科專業的研究生教材。

第1章 緒論
1.1 支持向量機概述
1.2 網絡安全
1.2.1 網絡安全的定義
1.2.2 P2DR動態安全模型
1.2.3 網絡安全防護措施
1-3支持向量機在網絡安全中的應用

第2章 統計學習理論基礎
2.1 統計學習理論基礎
2.1.1 機器學習
2.1.2 統計學習理論
2.1.3 統計學習理論的發展歷程
2.2 最優分類超平面
2.2.1 最優超平面
2.2.2 間隔分類超平面
2.2.3 構造最優超平面
2.3 支持向量機
2.3.1 高維空間中的推廣能力
2.3.2 核函數
2.3.3 構造支持向量機
2.3.4 支持向量分類機
2.3.5 支持向量回歸機
2.4 小結

第3章 支持向量機在入侵檢測中的應用
3.1 入侵檢測系統概述
3.1.1 入侵檢測系統的基本結構
3.1.2 入侵檢測技術分類
3.1.3 入侵檢測系統在安全防衛體系中的位置
3.1.4 入侵檢測的研究特征
3.1.5 入侵檢測的發展歷程
3.2 支持向量機應用于入侵檢測的可行性分析
3.3 基于多分類支持向量機的入侵檢測方法
3.3.1 c-支持向量分類機
3.3.2 多分類支持向量分類機的構造方法
3.3.3 異構數據集上的核函數
3.3.4 類RBF核函數的修正
3.3.5 基于類RBF核函數的多分類支持向量機
3.3.6 入侵檢測實驗和結果分析
3.4 c-支持向量分類機和最小二乘支持向量分類機在入侵檢測中的性能對比
3.4.1 最小二乘支持向量分類機理論
3.4.2 屬性約簡
3.4.3 性能對比實驗和結果分析
3.5 One-Class支持向量分類機在入侵檢測中的應用
3.5.1 One.Class支持向量分類機理論
3.5.2 不平衡類別數據的入侵檢測實驗和結果分析
3.6 小結

第4章 支持向量機在入侵報警過濾中的應用
4.1 入侵報警過濾概述
4.1.1 入侵檢測系統中的誤報警及產生的原因
4.1.2 誤報警過濾方法的研究現狀
4.2 支持向量機應用于入侵報警過濾的可行性分析
4.3 基于支持向量機的入侵報警過濾方法
4.3.1 基本報警屬性
4.3.2 誤報警過濾的評價指標
……
第5章 支持向量機在網絡發全風險評估和態勢預測中的應用
第6章 支持向量在網絡安全其他方方面的應用
第7章 總結與展望
參考文獻