数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1．1 课题的提出意义及背景 | 第11-13页 |
| 1．2 国内外相关研究 | 第13-14页 |
| 1．3 本文所作的工作及论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 入侵检测技术 | 第16-26页 |
| 2．1 入侵检测的基本概念 | 第16-17页 |
| 2．2 入侵检测的分类 | 第17-18页 |
| 2．3 入侵检测过程分析 | 第18-19页 |
| 2．4 入侵检测系统部署实例 | 第19-20页 |
| 2．5 Snort入侵检测系统 | 第20-23页 |
| 2．6 传统入侵检测系统的缺陷 | 第23-26页 |
| 第三章 数据挖掘技术及其在入侵检测中的应用 | 第26-35页 |
| 3．1 数据挖掘的理论基础 | 第26-31页 |
| 3．1．1 数据挖掘的概念 | 第26页 |
| 3．1．2 数据挖掘技术的常见算法 | 第26-31页 |
| 3．2 数据挖掘在入侵检测中应用的必要性 | 第31-32页 |
| 3．3 入侵检测模型的数据挖掘过程 | 第32-33页 |
| 3．4 基于数据挖掘的入侵检测框架 | 第33-35页 |
| 第四章 网络数据处理和规则生成 | 第35-52页 |
| 4．1 数据采集 | 第35-37页 |
| 4．2 数据处理 | 第37-41页 |
| 4．2．1 数据的预处理 | 第37-38页 |
| 4．2．2 数据的分析和处理 | 第38-41页 |
| 4．3 规则生成 | 第41-50页 |
| 4．3．1 利用数据挖掘构造异常检测模型 | 第41-45页 |
| 4．3．2 数据过滤 | 第45-46页 |
| 4．3．3 用判定树归纳方法获得入侵规则 | 第46-50页 |
| 4．4 规则验证 | 第50-52页 |
| 第五章 网络入侵检测系统的设计和应用 | 第52-64页 |
| 5．1 蜜罐技术 | 第52-55页 |
| 5．1．1 蜜罐系统 | 第52-53页 |
| 5．1．2 蜜网系统 | 第53-55页 |
| 5．2 基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计 | 第55-58页 |
| 5．3 入侵检测技术在网络控制系统中的应用 | 第58-64页 |
| 5．3．1 网络控制系统 | 第58-60页 |
| 5．3．2 网络控制系统面临的安全问题 | 第60-61页 |
| 5．3．3 入侵检测技术在网络控制系统中的应用 | 第61-64页 |
| 第六章 总结 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70页 |
