| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 绪论 | 第11-14页 |
| 一 课题的课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 二 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 第一章 入侵检测研究 | 第14-28页 |
| ·入侵检测技术概况 | 第14-15页 |
| ·入侵的定义 | 第14页 |
| ·典型入侵过程分析 | 第14-15页 |
| ·入侵检测的定义 | 第15页 |
| ·检测技术的产生和发展 | 第15-17页 |
| ·入侵检测系统的原理和基本构成 | 第17-18页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第18-19页 |
| ·基于主机的IDS | 第18-19页 |
| ·基于网络的IDS | 第19页 |
| ·两者相结合的IDS | 第19页 |
| ·入侵检测系统的功能 | 第19-20页 |
| ·攻击技术 | 第20-22页 |
| ·特权提升攻击 | 第20-21页 |
| ·拒绝服务攻击(DoS，DDoS) | 第21-22页 |
| ·病毒和蠕虫攻击 | 第22页 |
| ·主要的检测方法 | 第22-25页 |
| ·异常检测技术 | 第22-24页 |
| ·滥用检测技术 | 第24-25页 |
| ·入侵检测系统的结构及标准化 | 第25-26页 |
| ·入侵检测系统面临的主要问题 | 第26-27页 |
| 本章小结 | 第27-28页 |
| 第二章 K-MEANS 算法研究 | 第28-35页 |
| ·聚类的概念 | 第28页 |
| ·类的定义 | 第28-29页 |
| ·K-MEANS 算法简介 | 第29-30页 |
| ·影响K-MEANS 算法聚类效果的若干问题 | 第30-33页 |
| ·聚类个数K 的确定 | 第30-31页 |
| ·初始聚类中心的选取 | 第31-32页 |
| ·对聚类数据的标准化处理 | 第32页 |
| ·孤立点对聚类结果的影响 | 第32-33页 |
| ·相关性对聚类结果的影响 | 第33页 |
| ·聚类结果的评价标准 | 第33-34页 |
| 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 对K-MEANS 算法的改进 | 第35-41页 |
| ·K-MEANS 算法的不足 | 第35-36页 |
| ·改进的K-MEANS 算法 | 第36-40页 |
| ·K 值的确定 | 第36页 |
| ·对噪声和孤立点处理能力的改进 | 第36-37页 |
| ·对选取适当的初始聚类中心的改进 | 第37-38页 |
| ·对改进K-means 算法的描述 | 第38-40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 K-MEANS 聚类算法在入侵检测中的应用 | 第41-46页 |
| ·传统检测模型存在的缺陷 | 第41页 |
| ·基于改进的K-MEANS 聚类分析的入侵检测过程 | 第41-42页 |
| ·基于K-MEANS 聚类分析的入侵检测模型流程 | 第42-44页 |
| ·入侵检测对聚类算法的要求 | 第44-45页 |
| 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 仿真实验 | 第46-56页 |
| ·网络数据收集原理 | 第46-47页 |
| ·网络数据收集模型 | 第47页 |
| ·特征属性的提取 | 第47-51页 |
| ·运输层协议简介 | 第47-50页 |
| ·网络连接的三次握手 | 第50-51页 |
| ·数据的标准化 | 第51页 |
| ·实验仿真分析 | 第51-55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |