| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·研究的背景及意义 | 第6-8页 |
| ·安全审计研究现状 | 第8-11页 |
| ·研究的内容及课题来源 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 安全审计及相关标准 | 第13-25页 |
| ·安全审计 | 第13-14页 |
| ·安全审计概述 | 第13-14页 |
| ·安全审计与入侵检测及强审计 | 第14页 |
| ·安全审计的相关标准 | 第14-16页 |
| ·美国TCSEC(Trusted Computer System Evaluation Criteria) | 第14-15页 |
| ·通用评估准则CC(Common Criteria) | 第15页 |
| ·我国的安全审计标准 | 第15-16页 |
| ·安全审计分类 | 第16-21页 |
| ·安全审计系统关键技术 | 第21-24页 |
| ·安全审计的通信机制 | 第21-22页 |
| ·审计信息获取技术 | 第22-23页 |
| ·安全审计系统自身安全技术 | 第23-24页 |
| ·信息过滤技术 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 数据挖掘技术 | 第25-29页 |
| ·数据挖掘概述 | 第25页 |
| ·数据挖掘分类 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的主要功能 | 第26页 |
| ·关联规则挖掘 | 第26-27页 |
| ·时间序列模式挖掘 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于用户行为异常的检测模型 | 第29-51页 |
| ·安全审计系统的设计目标 | 第29-30页 |
| ·安全审计系统模型 | 第30-36页 |
| ·安全审计系统模型 | 第31-33页 |
| ·集散模型 | 第33-34页 |
| ·审计数据来源及格式 | 第34-36页 |
| ·用户行为自动分析方法 | 第36-38页 |
| ·用户关联模式挖掘 | 第38-42页 |
| ·用户序列模式挖掘 | 第42-46页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·序列模式挖掘算法 | 第43-46页 |
| ·安全审计模式匹配 | 第46-50页 |
| ·相似度算法 | 第46-48页 |
| ·BM算法 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 一种改进的FP-growth算法 | 第51-58页 |
| ·FP-growth算法的描述 | 第51-54页 |
| ·FP-growth改进算法设计 | 第54-56页 |
| ·改进算法与FP-growth算法对比 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与后期工作 | 第58-60页 |
| ·本文完成的主要工作 | 第58-59页 |
| ·后期工作 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
| 图版 | 第66-67页 |