| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·知识背景 | 第7-8页 |
| ·入侵检测 | 第7页 |
| ·数据挖掘与聚类算法 | 第7-8页 |
| ·基于蚂蚁堆尸原理的聚类算法 | 第8页 |
| ·研究意义与目的 | 第8-9页 |
| ·本文主要研究内容 | 第9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 2 入侵检测技术的研究 | 第11-22页 |
| ·入侵检测的历史 | 第11-12页 |
| ·入侵检测系统的基本模型 | 第12-16页 |
| ·IDES模型 | 第12-14页 |
| ·IDM模型 | 第14-15页 |
| ·SNMP-IDSM模型 | 第15-16页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第16-21页 |
| ·按数据源分类 | 第17-19页 |
| ·按检测方法分类 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 聚类分析与入侵检测的研究 | 第22-32页 |
| ·数据挖掘 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘的含义 | 第22页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘与入侵检测 | 第23-25页 |
| ·聚类算法 | 第25-27页 |
| ·聚类算法定义 | 第25-26页 |
| ·聚类算法分类 | 第26-27页 |
| ·基于无监督聚类的异常入侵检测方法 | 第27-28页 |
| ·基于蚂蚁堆尸原理的聚类算法 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 蚂蚁聚类算法的改进 | 第32-53页 |
| ·双重蚂蚁聚类算法─一种改进的蚂蚁聚类算法 | 第32-49页 |
| ·添加“维护蚂蚁” | 第33-41页 |
| ·给“聚类蚂蚁”添加“瞬移”能力 | 第41-42页 |
| ·改进的“拾起”操作 | 第42页 |
| ·改进的“放下”操作 | 第42-44页 |
| ·密度和速度相关的算法操作 | 第44-49页 |
| ·算法流程 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于双重蚂蚁聚类算法的入侵检测方法的实验模型设计 | 第53-61页 |
| ·数据收集模块 | 第53页 |
| ·数据处理模块 | 第53-56页 |
| ·数据集分割 | 第53-54页 |
| ·数据集过滤 | 第54-55页 |
| ·数据标准化 | 第55-56页 |
| ·双重蚂蚁聚类处理模块 | 第56-60页 |
| ·检测模块 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 实验环境、参数、结果和分析 | 第61-66页 |
| ·实验环境 | 第61页 |
| ·实验参数的设定 | 第61页 |
| ·实验结果和分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 7 总结和展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |