| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 前言 | 第8-12页 |
| ·论文的研究背景及选题意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本文的主要内容及结构 | 第10-12页 |
| 第2章 入侵检测技术与数据挖掘技术 | 第12-25页 |
| ·入侵检测技术 | 第12-17页 |
| ·概念及原理 | 第12页 |
| ·入侵检测系统 | 第12-15页 |
| ·入侵检测方法 | 第15-16页 |
| ·入侵检测目前存在的缺陷 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-22页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第17页 |
| ·数据挖掘的功能结构 | 第17-20页 |
| ·主要分类 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘技术与入侵检测技术的结合 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 开源 NIDS 软件 Snort 详解 | 第25-31页 |
| ·软件特性 | 第25-26页 |
| ·软件结构及工作流程 | 第26-28页 |
| ·插件机制 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 K-means 算法和 Apriori算法介绍及改进 | 第31-42页 |
| ·聚类规则算法 K-means | 第31-35页 |
| ·算法简介 | 第31-32页 |
| ·算法特性及改进 | 第32-35页 |
| ·关联规则算法 Apriori | 第35-41页 |
| ·算法简介 | 第35-39页 |
| ·算法特性及改进 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 系统功能实现及实验验证 | 第42-53页 |
| ·整体模型的提出 | 第42-44页 |
| ·重要模块及插件解析 | 第44-46页 |
| ·聚类判别模块 | 第44-45页 |
| ·预过滤插件 | 第45页 |
| ·规则分析提取模块 | 第45-46页 |
| ·实验及数据收集 | 第46-52页 |
| ·实验环境 | 第46-47页 |
| ·实验用数据准备 | 第47-48页 |
| ·实验过程与结果 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |