| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·数据流挖掘技术 | 第10-12页 |
| ·数据流挖掘研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·数据流挖掘的特点 | 第11-12页 |
| ·数据流聚类分析技术 | 第12-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·存在的问题 | 第15-16页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 基于网格划分和Pks-tree 索引结构的数据流聚类算法研究 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·问题定义 | 第19-20页 |
| ·基于网格划分的Pks-tree 索引结构 | 第20-23页 |
| ·基于网格密度和Pks-tree 的数据流聚类算法 | 第23-26页 |
| ·网格单元检测时间周期per 的确定 | 第23-24页 |
| ·PKS-Stream 聚类算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于网格密度和关联度的数据流聚类算法研究 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·问题定义 | 第29-32页 |
| ·GDC-Stream 聚类算法的关键组成部分 | 第32-36页 |
| ·密度阈值函数的确定 | 第32-34页 |
| ·关联度阈值的确定 | 第34-36页 |
| ·GDC-Stream 聚类算法设计 | 第36-39页 |
| ·GDC-Stream 聚类算法框架 | 第36-37页 |
| ·聚类簇调整算法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于聚类技术的软件漏洞检测方法研究 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·问题定义 | 第41-43页 |
| ·软件漏洞检测模型 | 第43-44页 |
| ·MVCMA 软件漏洞检测方法设计 | 第44-47页 |
| ·基于聚类分析的模式挖掘算法 | 第44-46页 |
| ·基于相似性度量的漏洞检测算法 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 算法实现及性能分析 | 第48-60页 |
| ·实验数据和环境 | 第48-49页 |
| ·PKS-Stream 算法性能分析 | 第49-52页 |
| ·PKS-Stream 算法聚类质量分析 | 第49-51页 |
| ·PKS-Stream 算法可伸缩性分析 | 第51-52页 |
| ·不同的层次划分对PKS-Stream 算法聚类质量的影响 | 第52页 |
| ·GDC-Stream 算法性能分析 | 第52-57页 |
| ·数据流的演化分析 | 第53-54页 |
| ·GDC-Stream 算法聚类质量分析 | 第54-56页 |
| ·GDC-Stream 算法可伸缩性分析 | 第56-57页 |
| ·MVCMA 性能分析 | 第57-59页 |
| ·MVCMA 的漏报率和误报率分析 | 第57-58页 |
| ·MVCMA 的检测效率分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
