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基于数据挖掘的分布式网络入侵协同检测系统研究及实现

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
图清单第13-15页
表清单第15-16页
1 绪论第16-22页
   ·网络入侵检测技术面临的主要问题第17-18页
   ·本文的研究背景及意义第18-20页
   ·论文的研究内容及组织结构第20-21页
   ·本章小结第21-22页
2 入侵检测系统概述第22-37页
   ·网络入侵检测技术第22-30页
     ·异常检测技术第22-26页
     ·误用检测技术第26-28页
     ·基于数据挖掘的入侵检测技术第28-30页
   ·入侵检测系统功能第30页
   ·入侵检测系统的基本结构第30-31页
   ·入侵检测系统的分类第31-35页
     ·根据信息源分类第31-33页
     ·根据数据分析方法分类第33-34页
     ·根据体系结构分类第34-35页
     ·根据响应方式分类第35页
   ·本章小结第35-37页
3 分布式入侵检测系统第37-45页
   ·分布式入侵检测系统的产生第37页
   ·分布式入侵检测系统的优势第37-38页
   ·分布式入侵检测系统模型第38-44页
     ·基于攻击策略分析的分布式入侵检测系统模型第38-39页
     ·基于Agent的分布式入侵检测系统模型第39-40页
     ·基于控制中心的分布式入侵检测系统模型第40-41页
     ·基于移动代理的分布式入侵检测系统模型第41-42页
     ·基于多Agent的层次协同入侵检测模型第42-44页
   ·本章小结第44-45页
4 数据挖掘技术第45-55页
   ·数据挖掘概述第45-46页
     ·数据挖掘的定义第45页
     ·数据挖掘过程第45-46页
   ·数据挖掘算法第46-54页
     ·关联分析算法第46-50页
     ·数据分类算法第50-51页
     ·聚类分析算法第51-52页
     ·序列模式分析算法第52-54页
   ·本章小结第54-55页
5 基于数据挖掘的分布式网络入侵协同检测系统设计第55-102页
   ·系统总体结构设计第55-58页
     ·系统设计目标第55-56页
     ·系统结构模型第56-58页
   ·系统检测引擎的设计第58-92页
     ·网络数据包截获技术第58-66页
     ·数据采集模块第66-69页
     ·内存映射与半轮询(NAPI)捕包技术第69-72页
     ·数据解析模块第72-74页
     ·数据预处理模块第74-75页
     ·基于改进的FP-Growth算法的数据挖掘模块第75-78页
     ·检测模块第78-79页
     ·基于分箱统计的FCM网络入侵检测技术第79-83页
     ·基于免疫学原理的混合入侵检测检测技术第83-92页
   ·系统其他组件设计第92-95页
     ·报警优化器第92-93页
     ·日志记录器第93页
     ·中心控制平台第93-94页
     ·特征规则库第94-95页
   ·系统模块间的通信第95-96页
   ·入侵检测系统中的协同设计第96-100页
     ·数据采集协同第96-98页
     ·数据分析协同第98-100页
     ·系统响应协同第100页
   ·本章小结第100-102页
6 系统实验分析与业务应用第102-119页
   ·离线实验第102-114页
     ·实验环境第102页
     ·实验数据集第102-107页
     ·实验结果及分析第107-114页
   ·网络仿真实验第114-118页
     ·实验环境第114页
     ·端口扫描攻击实验第114-116页
     ·拒绝服务攻击(DoS)实验第116-117页
     ·网络仿真实验实验结果及评价第117-118页
   ·业务试用第118页
   ·本章小结第118-119页
7 总结与展望第119-123页
   ·总结第119-121页
   ·展望第121-123页
致谢第123-124页
参考文献第124-131页
附录 A 攻读博士学位期间发表的论文情况第131-132页
附录 B 攻读博士学位期间参加的科学研究情况第132-133页
附录 C 攻读博士学位期间取得软件著作权情况第133页

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