基于数据挖掘的入侵检测算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·入侵检测国内外发展现状 | 第8-9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 入侵检测技术概述 | 第10-20页 |
| ·入侵检测技术现状 | 第10页 |
| ·网络入侵行为 | 第10-12页 |
| ·入侵检测存在的问题和发展方向 | 第12-13页 |
| ·入侵检测技术流程 | 第13-14页 |
| ·入侵检测系统具有的主要功能 | 第14-15页 |
| ·入侵检测技术分类 | 第15-17页 |
| ·异常检测 | 第15-16页 |
| ·误用检测 | 第16-17页 |
| ·入侵检测技术的发展趋势 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 数据挖掘技术 | 第20-31页 |
| ·数据挖掘定义 | 第20-21页 |
| ·常用的数据挖掘算法 | 第21-30页 |
| ·关联分析算法 | 第21-23页 |
| ·序列分析算法 | 第23-25页 |
| ·分类分析算法 | 第25-26页 |
| ·聚类分析算法 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于数据挖掘的入侵检测系统 | 第31-39页 |
| ·数据挖掘在入侵检测中应用的必要性 | 第31-32页 |
| ·入侵检测系统体系结构分类 | 第32-35页 |
| ·基于主机的入侵检测系统(HIDS) | 第32-33页 |
| ·基于网络的入侵检测系统(NIDS) | 第33-34页 |
| ·混合分布式的入侵检测系统(DIDS) | 第34-35页 |
| ·入侵检测模型的数据挖掘过程 | 第35-37页 |
| ·国内外入侵检测系统发展方向 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于数据挖掘的入侵检测算法改进 | 第39-63页 |
| ·实验数据来源分析 | 第40-45页 |
| ·APRIORI算法研究 | 第45-55页 |
| ·Apriori算法分析 | 第46-48页 |
| ·Apriori算法的改进 | 第48-55页 |
| ·K-MEANS算法 | 第55-59页 |
| ·K-means算法 | 第55-57页 |
| ·K-means算法的改进 | 第57-59页 |
| ·实验结果和分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
