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基于不均衡数据集和决策树的入侵检测分类算法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
致谢第8-13页
第一章 绪论第13-16页
   ·研究背景及意义第13-14页
   ·国内外研究现状第14页
   ·本文主要研究工作第14-16页
第二章 入侵检测和数据挖掘概述第16-25页
   ·入侵检测概述第16-22页
     ·入侵概述第16-17页
     ·入侵检测的定义和发展趋势第17-18页
     ·入侵检测系统的分类第18-19页
     ·入侵检测的主要方法与技术第19-22页
   ·数据挖掘概述第22-24页
     ·数据挖掘功能第22-23页
     ·数据分类第23-24页
     ·数据挖掘步骤第24页
   ·数据挖掘应用在入侵检测中的优势第24-25页
第三章 基于不均衡数据集和决策树的入侵检测分类算法第25-39页
   ·入侵检测训练集中存在的问题第25-26页
   ·不均衡数据集分类第26-28页
     ·不均衡数据集分类问题第26-27页
     ·现有的不均衡数据集分类方法第27-28页
   ·入侵检测二级分类器CCBCE第28-30页
     ·二级分类器CCBCE 的设计思想第29页
     ·二级分类器CCBCE 的设计第29-30页
   ·欠抽样处理器第30-34页
     ·KNN 分类算法第31-33页
     ·聚类算法GCA第33-34页
     ·欠抽样处理器的设计第34页
   ·集成分类器C4.5BCE第34-38页
     ·C4.5 分类算法第35-37页
     ·集成分类器C4.5BCE第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 实验与结果分析第39-48页
   ·KDDCUP99 DATA 描述第39-40页
   ·不均衡数据集分类算法评估标准第40-41页
   ·实验过程第41-43页
   ·实验结果与分析第43-46页
     ·入侵检测二级分类器CCBCE 的实验结果分析第43-44页
     ·集成分类器C4.5BCE 集成规模分析第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第五章 结束语第48-50页
   ·工作总结第48页
   ·有待改进的问题第48-50页
参考文献第50-53页
附录 KDDCUP99 DATA 数据属性特征描述第53-55页
攻读硕士学位间发表的学术论文第55-56页

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