基于数据挖掘技术的工控网络入侵检测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 工控网络入侵检测系统的关键技术 | 第12-20页 |
| 2.1 工控网络安全 | 第12-13页 |
| 2.2 入侵检测系统 | 第13-14页 |
| 2.2.1 入侵检测系统原理 | 第13页 |
| 2.2.2 入侵检测技术 | 第13-14页 |
| 2.3 Snort入侵检测系统 | 第14-17页 |
| 2.3.1 Snort系统工作流程 | 第14-16页 |
| 2.3.2 Snort系统瓶颈 | 第16-17页 |
| 2.4 数据挖掘技术介绍 | 第17-19页 |
| 2.4.1 数据挖掘概念 | 第17页 |
| 2.4.2 常用的数据挖掘算法 | 第17-18页 |
| 2.4.3 聚类分析 | 第18-19页 |
| 2.5 工控网络入侵检测系统的研究 | 第19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于K-means算法的入侵检测系统设计 | 第20-30页 |
| 3.1 K-means算法 | 第20-25页 |
| 3.1.1 K-means数据预处理 | 第20-21页 |
| 3.1.2 K-means算法分析 | 第21-23页 |
| 3.1.3 K-means算法改进 | 第23-24页 |
| 3.1.4 改进的K-means算法的流程 | 第24-25页 |
| 3.2 实验分析 | 第25-29页 |
| 3.2.1 KDD CUP99数据集 | 第26-27页 |
| 3.2.2 KDD CUP99数据集预处理 | 第27-28页 |
| 3.2.3 实验分析 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 入侵检测系统在智能变电站网络集成实现 | 第30-46页 |
| 4.1 智能变电站网络安全监控系统架构设计 | 第30-37页 |
| 4.1.1 智能变电站网络平台业务架构 | 第34-35页 |
| 4.1.2 智能变电站网络平台物理架构 | 第35-37页 |
| 4.2 数据挖掘技术在智能变电站网络的集成实现 | 第37-45页 |
| 4.2.1 智能变电站网络平台的监控管理 | 第37-39页 |
| 4.2.2 智能变电站网络平台的统计管理 | 第39页 |
| 4.2.3 智能变电站网络平台的策略管理 | 第39-42页 |
| 4.2.4 智能变电站网络平台的报表管理 | 第42-43页 |
| 4.2.5 智能变电站网络平台的探针管理 | 第43-44页 |
| 4.2.6 智能变电站网络平台的日志管理 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
