| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·存在的问题 | 第14-15页 |
| ·课题的理论和实际意义 | 第15-16页 |
| ·课题的研究内容及研究目标 | 第16-17页 |
| ·课题的研究内容 | 第16页 |
| ·课题的研究目标 | 第16-17页 |
| ·论文的安排 | 第17-18页 |
| 第2章 数据库入侵检测技术分析 | 第18-26页 |
| ·入侵检测技术 | 第18-20页 |
| ·误用入侵检测 | 第18-19页 |
| ·异常入侵检测 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘在入侵检测系统中的应用 | 第21-23页 |
| ·事件序列聚类方法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于事件序列聚类的数据库入侵检测系统模型设计 | 第26-40页 |
| ·系统模型 | 第26-28页 |
| ·原始数据采集 | 第28页 |
| ·数据预处理及算法 | 第28-30页 |
| ·误用检测及算法 | 第30-33页 |
| ·异常检测 | 第33-38页 |
| ·知识库的构建及算法 | 第34-36页 |
| ·异常检测分析及算法 | 第36-38页 |
| ·响应模块 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 事件序列聚类SOEC 算法 | 第40-54页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·问题的定义 | 第41-43页 |
| ·事件序列聚类方法 | 第43-44页 |
| ·基于距离的方法 | 第43页 |
| ·基于模型的方法 | 第43-44页 |
| ·事件序列聚类SOEC 算法 | 第44-51页 |
| ·改进策略 | 第45-46页 |
| ·改进的K-means 算法 | 第46-49页 |
| ·聚类中心更新算法 | 第49-50页 |
| ·SOEC 算法 | 第50-51页 |
| ·算法分析 | 第51-52页 |
| ·聚类效果分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验方案及实验结果 | 第54-60页 |
| ·测试环境 | 第54页 |
| ·系统检测功能测试 | 第54-58页 |
| ·误用检测测试 | 第54-55页 |
| ·基于事件序列聚类的异常检测测试 | 第55-58页 |
| ·系统其他功能测试 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |