流数据环境下不确定性入侵检测框架
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·本文的研究内容 | 第9-10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 流数据挖掘和流数据挖掘技术 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·流数据的特点 | 第11-12页 |
| ·流数据对挖掘技术的要求 | 第12-13页 |
| ·流数据环境下数据挖掘面向的应用 | 第13-15页 |
| ·流数据挖掘技术 | 第13-14页 |
| ·流数据聚类算法 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第三章 不确定性数据挖掘 | 第17-21页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·发现知识的不确定性 | 第17-19页 |
| ·挖掘过程的不确定性 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第四章 入侵检测技术 | 第21-26页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·入侵检测技术分类 | 第21-22页 |
| ·误用检测技术 | 第21-22页 |
| ·异常检测技术 | 第22页 |
| ·数据挖掘技术在入侵检测中的应用 | 第22-23页 |
| ·入侵检测中的不确定性 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第五章 流数据环境下不确定性入侵检测框架 | 第26-56页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·数据预处理 | 第26-32页 |
| ·问题的引出 | 第26-27页 |
| ·S函数影射法 | 第27-28页 |
| ·云模型和逆向云发生器 | 第28-29页 |
| ·属性的选取 | 第29-32页 |
| ·入侵检测算法 | 第32-51页 |
| ·离群点检测方法 | 第32-33页 |
| ·流数据环境下的离群点检测 | 第33页 |
| ·基于数据场的挖掘方法 | 第33-35页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第35-41页 |
| ·入侵检测离群点检测算法 | 第41-47页 |
| ·性能比较 | 第47-51页 |
| ·入侵检测框架 | 第51-55页 |
| ·入侵检测系统的功能和框架 | 第51-52页 |
| ·误用检测模块 | 第52-53页 |
| ·异常检测模块 | 第53-54页 |
| ·入侵检测框架的结构 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·下一步研究方向 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 摘要 | 第61-64页 |
| Abstract | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
