一种聚类方法在入侵检测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·网络入侵攻击状况 | 第8-9页 |
| ·计算机安全概念及相关问题 | 第9-13页 |
| ·计算机安全概念 | 第9-10页 |
| ·计算机主要安全机制 | 第10-11页 |
| ·入侵检测研究的必要性 | 第11-13页 |
| 第二章 入侵检测技术 | 第13-20页 |
| ·入侵检测基本概念 | 第13页 |
| ·入侵检测研究状况 | 第13-14页 |
| ·入侵检测系统的体系结构 | 第14-17页 |
| ·基于主机的IDS | 第15页 |
| ·基于网络的IDS | 第15-16页 |
| ·基于Agent 的IDS | 第16-17页 |
| ·入侵检测方法 | 第17-20页 |
| ·异常检测 | 第17-18页 |
| ·误用检测 | 第18-19页 |
| ·混合检测 | 第19-20页 |
| 第三章 数据挖掘技术的应用 | 第20-33页 |
| ·数据挖掘基本原理 | 第20-21页 |
| ·将数据挖掘引入入侵检测研究 | 第21-23页 |
| ·常用数据挖掘算法的应用 | 第23-27页 |
| ·关联分析算法 | 第23-24页 |
| ·序列分析算法 | 第24-25页 |
| ·分类算法 | 第25页 |
| ·聚类分析算法 | 第25-27页 |
| ·数据挖掘技术在入侵检测中的几种典型应用 | 第27-33页 |
| ·神经网络 | 第27-29页 |
| ·遗传算法 | 第29页 |
| ·粗糙集 | 第29-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-31页 |
| ·人工免疫 | 第31-33页 |
| 第四章 一种聚类方法在入侵检测中的应用 | 第33-47页 |
| ·方法的提出 | 第33-34页 |
| ·训练数据的获取 | 第34-39页 |
| ·网络数据收集 | 第34-35页 |
| ·数据预处理 | 第35页 |
| ·KDD Cup 99 数据集 | 第35-38页 |
| ·数据标准化 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39-41页 |
| ·算法的具体实现 | 第41-42页 |
| ·对入侵行为的判断 | 第42页 |
| ·正常模型的可适应性 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-47页 |
| ·参数确定 | 第42-43页 |
| ·检测率和误检率 | 第43-45页 |
| ·对不同攻击类别的分析 | 第45-46页 |
| ·同其它方法的比较 | 第46-47页 |
| 第五章 结论及展望 | 第47-49页 |
| ·本文的主要思想和所作的工作 | 第47页 |
| ·存在的问题和解决的方向 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
