改进的聚类与决策树算法在入侵检测中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| CONTENTS | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·当前研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文主要内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 入侵检测技术简介 | 第16-24页 |
| ·入侵检测模型 | 第16-17页 |
| ·入侵检测方法 | 第17-20页 |
| ·入侵检测系统结构 | 第20-22页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第22-23页 |
| ·按照信息源分类 | 第22-23页 |
| ·其他的分类方法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 K均值聚类算法的改进 | 第24-35页 |
| ·聚类概述 | 第24-31页 |
| ·聚类分析方法 | 第24-27页 |
| ·聚类数据类型 | 第27-28页 |
| ·变量相异度计算 | 第28-31页 |
| ·K均值聚类算法思想及流程 | 第31-32页 |
| ·改进的K均值聚类算法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 C4.5决策树算法的改进 | 第35-51页 |
| ·决策树算法概述 | 第35-41页 |
| ·属性选择度量 | 第35-38页 |
| ·决策树剪枝 | 第38-39页 |
| ·决策树规则抽取 | 第39-40页 |
| ·决策树优缺点 | 第40-41页 |
| ·C4.5算法及其改进 | 第41-46页 |
| ·改进的C4.5算法的实例分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 改进的聚类与决策树算法的实现 | 第51-58页 |
| ·构造综合入侵检测算法 | 第51-54页 |
| ·综合入侵检测系统模型的设计与实现 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 入侵检测实验与结果分析 | 第58-66页 |
| ·实验数据选取 | 第58-59页 |
| ·数据预处理 | 第59-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
