| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·课题提出的背景与意义 | 第8-11页 |
| ·计算机网络安全的现状 | 第8页 |
| ·网络安全技术 | 第8-9页 |
| ·入侵检测技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容及意义 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 入侵检测概述 | 第13-25页 |
| ·入侵检测定义及发展历程 | 第13页 |
| ·入侵检测系统的基本原理与作用 | 第13-14页 |
| ·入侵检测系统在信息安全中的地位 | 第14-15页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第15-19页 |
| ·根据数据来源分类 | 第16-17页 |
| ·根据检测技术分类 | 第17-19页 |
| ·根据体系结构分类 | 第19页 |
| ·根据时效性分类 | 第19页 |
| ·常用入侵检测技术 | 第19-23页 |
| ·入侵检测系统的性能评价指标 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 入侵检测中模式匹配算法改进研究 | 第25-50页 |
| ·模式匹配算法概述 | 第25-29页 |
| ·典型单模式匹配算法概述 | 第25-28页 |
| ·典型多模式匹配算法概述 | 第28-29页 |
| ·基于AC 算法的改进多模式匹配算法设计研究 | 第29-37页 |
| ·基本AC 算法分析 | 第29-33页 |
| ·典型改进AC 算法分析 | 第33-37页 |
| ·基于有限状态自动机存储数组列压缩的改进AC 算法设计 | 第37-42页 |
| ·设计原理 | 第37页 |
| ·算法实现 | 第37-40页 |
| ·实验测试 | 第40-42页 |
| ·双重压缩AC 算法设计 | 第42-48页 |
| ·设计原理 | 第42页 |
| ·算法实现 | 第42-48页 |
| ·实验测试 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于数据挖掘的入侵检测技术研究 | 第50-70页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第50-53页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第50-51页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第51-52页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第52-53页 |
| ·入侵检测中数据挖掘技术的应用 | 第53-55页 |
| ·入侵检测中常用数据挖掘技术 | 第53-54页 |
| ·入侵检测中应用数据挖掘的优点 | 第54-55页 |
| ·基于量子遗传的聚类入侵检测方法设计分析 | 第55-59页 |
| ·设计原理分析 | 第55-57页 |
| ·量子遗传算法分析 | 第57-59页 |
| ·基于量子遗传的聚类入侵检测方法实现 | 第59-67页 |
| ·数据的标准化处理 | 第59-60页 |
| ·基于量子遗传算法的聚类 | 第60-65页 |
| ·基于聚类中心的检测 | 第65-67页 |
| ·实验测试 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 结论 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第76-77页 |