基于数据挖掘的入侵检测系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·入侵检测及相关算法的研究现状 | 第9-11页 |
| ·入侵检测的研究现状 | 第9-10页 |
| ·入侵检测算法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的结构 | 第11页 |
| ·论文的研究工作及创新之处 | 第11-12页 |
| 第2章 入侵检测与数据挖掘 | 第12-24页 |
| ·入侵检测 | 第12-18页 |
| ·入侵及入侵检测的概念 | 第12-13页 |
| ·入侵检测的过程 | 第13-14页 |
| ·入侵检测的分类 | 第14-17页 |
| ·入侵检测系统的存在问题 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的数据来源 | 第19-21页 |
| ·入侵检测系统模型 | 第21-22页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测系统模型 | 第22-24页 |
| 第3章 基于数据挖掘的入侵检测算法研究 | 第24-41页 |
| ·数据收集和预处理 | 第24-26页 |
| ·网络数据收集 | 第24页 |
| ·数据预处理 | 第24-26页 |
| ·实验数据说明 | 第26-29页 |
| ·实验数据集的来源及意义 | 第26-29页 |
| ·实验数据集及属性特征的选取 | 第29页 |
| ·关联分析 | 第29-34页 |
| ·基本概念 | 第30-31页 |
| ·Apriori算法 | 第31-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-34页 |
| ·分类分析 | 第34-39页 |
| ·基本概念 | 第34-35页 |
| ·RIPPER算法 | 第35-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·聚类分析 | 第39-41页 |
| ·基本概念 | 第39页 |
| ·K-means算法 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-41页 |
| 第4章 系统实现及性能改进 | 第41-52页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测系统的实现 | 第41-46页 |
| ·使用聚类算法检测网络数据 | 第41-42页 |
| ·实验数据分析 | 第42-46页 |
| ·系统性能改进 | 第46-52页 |
| ·分级数据挖掘的思想 | 第46-47页 |
| ·分级式数据挖掘入侵检测模型 | 第47-49页 |
| ·分级挖掘系统实现 | 第49-50页 |
| ·性能分析 | 第50-52页 |
| 第5章 总结及展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·进一步研究方向 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 研究生履历 | 第58页 |
