| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 小结 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论知识和技术 | 第17-31页 |
| 2.1 入侵检测概述 | 第17-21页 |
| 2.1.1 入侵检测的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 入侵检测系统的结构 | 第18-19页 |
| 2.1.3 入侵检测系统的分类 | 第19-21页 |
| 2.2 Snort入侵检测系统 | 第21-26页 |
| 2.2.1 Snort简介 | 第21-23页 |
| 2.2.2 Snort的规则分析 | 第23-25页 |
| 2.2.3 Snort入侵检测系统的优缺点 | 第25-26页 |
| 2.3 数据挖掘概述 | 第26-30页 |
| 2.3.1 数据挖掘的基本概念 | 第26-28页 |
| 2.3.2 数据挖掘在入侵检测中的应用 | 第28-30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 K-means聚类算法的介绍与改进 | 第31-39页 |
| 3.1 传统的K-means算法介绍 | 第31-33页 |
| 3.1.1 算法的思想和步骤 | 第31-32页 |
| 3.1.2 算法的优缺点 | 第32-33页 |
| 3.2 改进的K-means算法设计 | 第33-37页 |
| 3.2.1 改进的K-means算法介绍 | 第34-36页 |
| 3.2.2 聚类准则函数的定义 | 第36-37页 |
| 3.2.3 K-means算法的整体实现 | 第37页 |
| 3.3 改进的K-means算法聚类性能检测 | 第37-38页 |
| 3.4 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于Snort的入侵检测系统的设计 | 第39-48页 |
| 4.1 改进的Snort入侵检测系统模型 | 第39-42页 |
| 4.1.1 系统的设计目标 | 第39-40页 |
| 4.1.2 系统的体系结构 | 第40-41页 |
| 4.1.3 系统的工作流程 | 第41-42页 |
| 4.2 核心功能模块设计 | 第42-47页 |
| 4.2.1 正常行为过滤模块的设计 | 第42-44页 |
| 4.2.2 规则动态优化模块的设计 | 第44-45页 |
| 4.2.3 告警泛滥抑制模块的设计 | 第45-47页 |
| 4.3 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于Snort的入侵检测系统的实现 | 第48-67页 |
| 5.1 系统在网络中的部署 | 第48-49页 |
| 5.2 系统的环境搭建 | 第49-52页 |
| 5.3 系统的功能实现 | 第52-65页 |
| 5.3.1 Snort系统的页面配置 | 第52-53页 |
| 5.3.2 Snort规则文件的展示 | 第53-55页 |
| 5.3.3 核心功能模块实现 | 第55-65页 |
| 5.3.3.1 正常行为过滤模块的实现 | 第55-57页 |
| 5.3.3.2 规则动态优化模块的实现 | 第57-59页 |
| 5.3.3.3 告警泛滥抑制模块的实现 | 第59-65页 |
| 5.4 小结 | 第65-67页 |
| 第六章 系统测试 | 第67-75页 |
| 6.1 测试用例及评价指标 | 第67-70页 |
| 6.2 测试结论 | 第70-74页 |
| 6.2.1 改进的K-means算法的性能检验 | 第70-71页 |
| 6.2.2 改进的Snort入侵检测系统的性能检验 | 第71-74页 |
| 6.3 小结 | 第74-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81页 |