| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·入侵检测概述 | 第10-13页 |
| ·入侵检测技术的发展及模型 | 第10-12页 |
| ·入侵检测分类 | 第12-13页 |
| ·本文工作概述及组织结构 | 第13-15页 |
| 2 背景知识 | 第15-19页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测技术 | 第15-16页 |
| ·聚类分析技术 | 第16-17页 |
| ·无监督聚类技术在入侵检测中的应用分析 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 3 LEGClust聚类算法 | 第19-31页 |
| ·Renyi二次熵及Parzen窗 | 第19-21页 |
| ·Renyi二次熵(Renyi's Quadratic Entropy) | 第19-20页 |
| ·Parzen窗密度估计 | 第20-21页 |
| ·基于Renyi二次熵的相异度矩阵及邻近矩阵 | 第21-26页 |
| ·LEGClust算法的层次凝聚过程 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 4 基于LEGClust算法的入侵检测方法 | 第31-38页 |
| ·LEGClust算法在入侵检测中的可行性分析 | 第31-32页 |
| ·基于LEGClust算法的入侵检测方法 | 第32-36页 |
| ·基于LEGClust算法入侵检测的设计 | 第32-33页 |
| ·LEGClust算法应用于入侵检测的问题及解决方案 | 第33-36页 |
| ·时间复杂度分析 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 5 实验设计与结果分析 | 第38-50页 |
| ·KDD CUP1999数据源介绍 | 第38-42页 |
| ·数据预处理 | 第42-44页 |
| ·离散属性连续化 | 第42-43页 |
| ·数据规范化处理 | 第43-44页 |
| ·实验设计及评估方法 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-48页 |
| ·不同层次聚类结果的实验 | 第45-47页 |
| ·实验结果对比 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 6 总结及下一步工作 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第55页 |