| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·课题所作的主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 网络安全审计与数据挖掘技术研究 | 第12-28页 |
| ·网络安全审计技术研究 | 第12-18页 |
| ·国际国内标准中对网络安全审计的描述 | 第13-16页 |
| ·网络安全审计技术分析 | 第16-17页 |
| ·基于数据挖掘的网络安全审计技术的优点 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘技术研究 | 第18-23页 |
| ·数据挖掘过程 | 第19页 |
| ·数据预处理 | 第19-21页 |
| ·数据分析 | 第21-23页 |
| ·基于聚类分析的网络安全审计方法 | 第23-27页 |
| ·总体思想 | 第23-24页 |
| ·数据预处理 | 第24-26页 |
| ·聚类分析方法 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 审计数据的特征子集选择方法 | 第28-34页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·特征子集选择方法分析 | 第28-29页 |
| ·混合特征子集选择方法 | 第29-33页 |
| ·基于ReliefF的特征选择去不相关特征 | 第30-31页 |
| ·基于互信息的特征选择去冗余特征 | 第31-32页 |
| ·混合特征子集选择步骤 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于模糊动态聚类的审计数据分析方法 | 第34-46页 |
| ·总体思想 | 第34-35页 |
| ·聚类的初始化 | 第35页 |
| ·模糊聚类 | 第35-44页 |
| ·模糊理论 | 第35-36页 |
| ·经典动态聚类算法KM算法 | 第36-37页 |
| ·FKHM算法分析 | 第37-38页 |
| ·RFKHM算法 | 第38-44页 |
| ·基于RFKHM算法的聚类实现过程 | 第44页 |
| ·聚类结果的划分和判定 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验仿真和结果分析 | 第46-51页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第46-47页 |
| ·混合特征子集选择实验 | 第47-48页 |
| ·RFKHM算法实验 | 第48-49页 |
| ·基于混合特征子集选择和RFKHM算法的聚类分析实验 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第六章 基于数据挖掘的网络安全审计系统模型的设计 | 第51-58页 |
| ·系统设计思路 | 第51页 |
| ·系统模型 | 第51-52页 |
| ·系统流程 | 第52-54页 |
| ·系统的实现方法 | 第54-57页 |
| ·数据采集 | 第54-55页 |
| ·数据预处理 | 第55-56页 |
| ·对异常行为的检测 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·未来研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |