网络入侵检测模型设计研究
| 第一章 绪论 | 第1-9页 |
| 1．1 论文研究的问题和采用的方法 | 第7页 |
| 1．2 本文所做的主要工作 | 第7-8页 |
| 1．3 论文内容安排 | 第8-9页 |
| 第二章 入侵检测概述及数据挖掘 | 第9-15页 |
| 2．1 入侵检测的必要性 | 第9页 |
| 2．2 入侵检测的定义及分类 | 第9-11页 |
| 2．2．1 入侵与入侵检测 | 第9-10页 |
| 2．2．2 入侵检测分类 | 第10-11页 |
| 2．3 当前入侵检测方法存在的缺陷 | 第11-12页 |
| 2．4 数据挖掘 | 第12-14页 |
| 2．4．1 数据挖掘在入侵检测建模中的应用 | 第13-14页 |
| 2．4．2 建立入侵检测模型的数据挖掘过程 | 第14页 |
| 2．5 小结 | 第14-15页 |
| 第三章 入侵检测建模 | 第15-25页 |
| 3．1 入侵检测建模 | 第15-17页 |
| 3．1．1 用户统计轮廓模型 | 第15-16页 |
| 3．1．2 基于专家系统的建模 | 第16-17页 |
| 3．2 基于数据挖掘的入侵检测建模 | 第17-22页 |
| 3．2．1 分类及分类规则 | 第18页 |
| 3．2．2 用判定树归纳方法建立入侵分类模型 | 第18-22页 |
| 3．3 入侵检测建模模型 | 第22-24页 |
| 3．3．1 基于数据挖掘的入侵检测建模框架 | 第22-23页 |
| 3．3．2 基于数据挖掘的入侵监测系统 | 第23-24页 |
| 3．4 小结 | 第24-25页 |
| 第四章 网络数据采集系统 | 第25-35页 |
| 4．1 数据采集系统的设计 | 第25-26页 |
| 4．1．1 设计思想 | 第25-26页 |
| 4．1．2 数据采集系统的组织结构 | 第26页 |
| 4．2 WinPcap包捕获系统 | 第26-29页 |
| 4．2．1 Winpcap的工作原理 | 第27-28页 |
| 4．2．2 使用Winpcap实现网络数据的采集 | 第28-29页 |
| 4．3 事件生成引擎 | 第29-32页 |
| 4．3．1 基本概念 | 第29-30页 |
| 4．3．2 引擎的设计思想 | 第30页 |
| 4．3．3 引擎的工作过程 | 第30-32页 |
| 4．4 事件转发策略及转发机制 | 第32-35页 |
| 4．4．1 事件转发策略 | 第32-33页 |
| 4．4．2 转发机制 | 第33-35页 |
| 第五章 入侵检测描述性模型挖掘 | 第35-50页 |
| 5．1 基本概念 | 第35-37页 |
| 5．1．1 关联规则 | 第35页 |
| 5．1．2 序列情形与序列规则 | 第35-37页 |
| 5．2 描述性模型挖掘的算法 | 第37-44页 |
| 5．2．1 关联规则挖掘算法 | 第37-40页 |
| 5．2．2 序列规则挖掘基本算法 | 第40-44页 |
| 5．3 网络审计数据处理 | 第44页 |
| 5．4 算法扩展 | 第44-48页 |
| 5．4．1 基于属性的兴趣测度 | 第45-46页 |
| 5．4．2 核心属性 | 第46页 |
| 5．4．3 参考属性 | 第46-47页 |
| 5．4．4 相关支持的挖掘 | 第47-48页 |
| 5．5 小结 | 第48-50页 |
| 第六章 描述性模型的应用及入侵检测引擎设计 | 第50-60页 |
| 6．1 模式合并 | 第50-51页 |
| 6．2 模式编码 | 第51-53页 |
| 6．3 模式比较 | 第53-54页 |
| 6．4 特征构建 | 第54-55页 |
| 6．5 入侵检测建模的试验 | 第55-56页 |
| 6．6 检测引擎设计 | 第56-60页 |
| 6．6．1 检测引擎的框架 | 第56-57页 |
| 6．6．2 模式和规则的载入 | 第57-58页 |
| 6．6．3 匹配检测 | 第58-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
