| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·课题的研究背景、目的及意义 | 第10-12页 |
| ·当前研究状态 | 第12页 |
| ·论文主要工作和成果 | 第12-14页 |
| 第2章 入侵检测系统与数据挖掘概述 | 第14-26页 |
| ·入侵检测基本原理 | 第14-21页 |
| ·入侵检测系统概念 | 第14页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第14-21页 |
| ·数据挖掘概述 | 第21-26页 |
| ·数据挖掘概念和定义 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘算法简介 | 第22-25页 |
| ·建立入侵检测模型的数据挖掘过程 | 第25-26页 |
| 第3章 基于模糊聚类的入侵检测方法研究 | 第26-41页 |
| ·模糊理论简介 | 第26-27页 |
| ·聚类分析在入侵检测中的应用 | 第27-30页 |
| ·数据对象的预处理 | 第27-29页 |
| ·聚类分析的初始化及数据处理 | 第29-30页 |
| ·聚类结果的划分和判定 | 第30页 |
| ·模糊聚类 | 第30-31页 |
| ·模糊C均值算法在入侵检测中的应用研究 | 第31-36页 |
| ·模糊C均值算法 | 第32-33页 |
| ·模糊C均值算法在入侵检测中的应用 | 第33-34页 |
| ·模糊C均值算法的改进 | 第34-36页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于遗传的改进模糊C均值入侵检测方法的研究 | 第41-50页 |
| ·算法背景 | 第41-42页 |
| ·基于遗传的改进FCM算法在入侵检测中的应用研究 | 第42-47页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第42-43页 |
| ·基于遗传的改进模糊C均值算法的实现 | 第43-46页 |
| ·基于遗传的改进FCM在入侵检测中的应用研究 | 第46-47页 |
| ·试验仿真和结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于数据挖掘的入侵检测系统模型的设计 | 第50-58页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·基于数据挖掘的异常入侵检测模型的设计 | 第50-55页 |
| ·模型设计目标 | 第50-51页 |
| ·模型工作模式 | 第51-54页 |
| ·模型结构 | 第54-55页 |
| ·模型可行性分析 | 第55-56页 |
| ·本章小节 | 第56-58页 |
| 结论与工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第65页 |