| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题的目的和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-12页 |
| ·论文研究的目的 | 第12页 |
| ·论文的创新点 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 入侵检测技术研究与分析 | 第13-21页 |
| ·入侵检测的定义 | 第13-14页 |
| ·入侵 | 第13页 |
| ·入侵检测 | 第13-14页 |
| ·入侵检测系统的原理 | 第14-15页 |
| ·入侵检测系统的模型 | 第15-19页 |
| ·告知模型 | 第16-17页 |
| ·告知－询问模型 | 第17-18页 |
| ·CIDF 模型 | 第18-19页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3 SARM 算法－对经典 Apriori 算法的改进 | 第21-36页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第21-23页 |
| ·问题描述 | 第21页 |
| ·基本概念 | 第21-22页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第22-23页 |
| ·Apriori 算法的分析 | 第23-27页 |
| ·Apriori 算法的实现步骤 | 第23-24页 |
| ·Apriori 算法存在的不足 | 第24页 |
| ·提高Apriori 算法的有效性 | 第24-27页 |
| ·SARM 算法的优化技术 | 第27-30页 |
| ·自适应变步长减小数据库扫描次数 | 第27-29页 |
| ·增强的事务压缩方法 | 第29页 |
| ·基于连接的支持度统计 | 第29-30页 |
| ·动态剪枝 | 第30页 |
| ·SARM 算法描述 | 第30-33页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 SFUP 算法－关联规则增量更新改进算法 | 第36-46页 |
| ·关联规则的增量维护 | 第36-40页 |
| ·关联规则的更新 | 第36-37页 |
| ·FUP 算法的分析 | 第37-40页 |
| ·改进算法的基本原理 | 第40-41页 |
| ·改进算法的基本过程与实现 | 第41-44页 |
| ·改进算法的基本过程 | 第41-42页 |
| ·改进算法的实现 | 第42-44页 |
| ·算法性能分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于改进关联规则挖掘的入侵检测方法 | 第46-54页 |
| ·ARID 的基本思想 | 第46-47页 |
| ·网络数据截获 | 第47-48页 |
| ·数据预处理 | 第48-50页 |
| ·正常行为模型及入侵行为模型的建立 | 第50-51页 |
| ·网络数据实时挖掘检测 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| ·进一步工作的方向 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |