| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·入侵检测研究现状 | 第12-15页 |
| ·传统入侵检测算法研究现状 | 第12-14页 |
| ·云环境的入侵检测算法研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论知识和关键技术 | 第17-30页 |
| ·云环境入侵检测 | 第17-24页 |
| ·云环境中的入侵手段 | 第17-18页 |
| ·云环境中入侵检测系统需求 | 第18-19页 |
| ·基于云环境模型的入侵检测系统 | 第19-24页 |
| ·云环境下中侵检测系统存在的问题 | 第24页 |
| ·Hadoop云平台简介 | 第24-27页 |
| ·HDFS体系结构 | 第25-26页 |
| ·MapReude编程模型 | 第26-27页 |
| ·HBase分布式数据库 | 第27-29页 |
| ·HBase体系结构 | 第27-28页 |
| ·HBase数据模型 | 第28-29页 |
| ·概念视图 | 第28-29页 |
| ·物理视图 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 入侵检测聚类算法研究 | 第30-41页 |
| ·模糊聚类 | 第30-33页 |
| ·模糊聚类简介 | 第30页 |
| ·模糊聚类在入侵检测中的应用 | 第30-31页 |
| ·模糊C均值算法 | 第31-32页 |
| ·模糊C均值算法在入侵检测中的应用 | 第32-33页 |
| ·改进型模糊C均值算法 | 第33-36页 |
| ·基于均值熵目标函数的FCM算法(MEOFCM) | 第33-34页 |
| ·隶属度计算 | 第34-35页 |
| ·质心计算 | 第35页 |
| ·MEOFCM算法 | 第35-36页 |
| ·Canopy聚类算法 | 第36-39页 |
| ·Canopy聚类算法 | 第36-37页 |
| ·聚类相似度计算 | 第37-39页 |
| ·样本间相似性度量 | 第38-39页 |
| ·变量相似性度量 | 第39页 |
| ·基于Canopy聚类的MEOFCM算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于云计算的入侵检测算法 | 第41-53页 |
| ·入侵检测数据模型 | 第41-42页 |
| ·并行入侵检测数据降维算法 | 第42-47页 |
| ·基于奇异值分解(SVD)的主成分分析(PCA) | 第42-43页 |
| ·并行Lanczos-SVD入侵检测数据降维 | 第43-47页 |
| ·MapReduce并行Lanczos-SVD算法 | 第43-44页 |
| ·MapReduce并行矩阵-矩阵乘操作 | 第44-46页 |
| ·并行入侵检测数据降维算法 | 第46-47页 |
| ·并行入侵检测聚类算法 | 第47-51页 |
| ·Canopy算法MapReduce并行实现 | 第47-48页 |
| ·MEOFCM算法MapReduce并行实现 | 第48-51页 |
| ·簇的生成 | 第48-51页 |
| ·数据聚类 | 第51页 |
| ·基于云计算的并行入侵检测流程 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 云环境下的入侵检测系统设计 | 第53-70页 |
| ·系统整体结构 | 第53-54页 |
| ·系统模块说明 | 第54-61页 |
| ·分布式数据采集 | 第54-55页 |
| ·适配器(Adaptor) | 第55页 |
| ·代理(Agent) | 第55页 |
| ·收发器(Collector) | 第55页 |
| ·分布式数据存储 | 第55-58页 |
| ·分布式数据预处理 | 第58-60页 |
| ·分布式入侵检测 | 第60-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-63页 |
| ·实验环境 | 第61-62页 |
| ·实验数据集 | 第62页 |
| ·评价指标 | 第62-63页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第63-69页 |
| ·基于改进的模糊C均值算法性能评估 | 第63-64页 |
| ·基于云计算的入侵检测数据降维性能评估 | 第64-66页 |
| ·基于云计算的入侵检测聚类性能评估 | 第66-68页 |
| ·入侵检测质量评估 | 第66-67页 |
| ·入侵检测时间评估 | 第67-68页 |
| ·基于云计算的入侵检测算法加速比分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70页 |
| ·工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第76页 |