基于数据挖掘技术的混合入侵检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-17页 |
| ·论文背景 | 第12页 |
| ·入侵检测系统的研究现状 | 第12-13页 |
| ·入侵检测中的数据挖掘方法 | 第13-15页 |
| ·基于数据挖掘技术的入侵检测系统的优点 | 第15-16页 |
| ·论文研究的内容和意义 | 第16页 |
| ·论文内容的安排 | 第16-17页 |
| 第二章 入侵检测技术简介 | 第17-24页 |
| ·入侵检测的概念 | 第17页 |
| ·入侵检测系统的功能 | 第17页 |
| ·入侵检测的模型 | 第17-18页 |
| ·入侵检测技术的分类 | 第18-22页 |
| ·根据原始数据的来源分类 | 第18-21页 |
| ·根据检测原理进行分类 | 第21-22页 |
| ·入侵检测技术的发展方向 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第24-37页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的知识 | 第25页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的主要技术 | 第26-28页 |
| ·入侵检测系统(IDS)中典型数据挖掘方法 | 第28-36页 |
| ·关联分析技术 | 第28页 |
| ·序列分析技术 | 第28-30页 |
| ·聚类分析技术 | 第30-36页 |
| ·数据挖掘的要求及挑战 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型 | 第37-47页 |
| ·CIDF体系结构 | 第37-38页 |
| ·基于网络的混合入侵检测模型 | 第38-39页 |
| ·数据源分析 | 第39-44页 |
| ·本文实验数据的选取 | 第39-40页 |
| ·网络数据包中特征向量分析 | 第40-44页 |
| ·特征向量的预处理 | 第44页 |
| ·入侵检测引擎 | 第44-45页 |
| ·系统响应机制 | 第45页 |
| ·系统控制机制 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 误用检测和异常检测的实现 | 第47-63页 |
| ·基于序列模式挖掘的误用入侵检测 | 第47-58页 |
| ·模式比较 | 第48-51页 |
| ·模式匹配 | 第51-53页 |
| ·入侵判定 | 第53-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·基于聚类分析的异常入侵检测 | 第58-62页 |
| ·聚类分析应用于入侵检测的要求 | 第58-59页 |
| ·数据标准化 | 第59页 |
| ·距离度量 | 第59-60页 |
| ·聚类结果分析 | 第60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·今后的研究工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 缩写 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第70页 |
