稀有类分类算法在入侵检测中的应用

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-15页
·课题的目的与意义	第9-10页
·国内外研究动态	第10-11页
·论文的主要工作	第11-12页
·论文的内容框架	第12-15页
第二章 入侵检测概述	第15-33页
·入侵检测概述	第15-25页
·入侵检测系统	第15-16页
·入侵检测工具	第16-18页
·入侵检测系统的功能及主要特点	第18-20页
·入侵检测技术	第20-23页
·入侵检测系统目前的技术趋势	第23-25页
·基于数据挖掘分类算法的入侵检测	第25-33页
·决策树算法	第26-27页
·KNN 算法	第27-28页
·神经网络算法	第28-29页
·SVM 算法	第29-30页
·VSM 算法	第30页
·Bayes 算法	第30-33页
第三章 稀有类	第33-43页
·现有稀有类分类算法	第33-40页
·分层技术	第33-34页
·PNrule 算法	第34-36页
·EPRC 算法	第36-38页
·集成学习算法	第38-39页
·代价敏感的学习方法	第39-40页
·稀有类分类算法评估标准	第40-43页
第四章 基于稀有类的分类算法比较与分析	第43-63页
·数据描述	第43-46页
·数据预处理	第46-49页
·实验分析	第49-61页
·NBCE 算法	第49-52页
·J48 算法	第52-55页
·基于规则的分类算法	第55-57页
·NBCBE 算法	第57-61页
·小结	第61-63页
第五章 结束语	第63-65页
参考文献	第65-69页
致谢	第69-71页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第71页