入侵检测中关联算法的研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测研究的国内外现状 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容与安排 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容和贡献 | 第10-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 2 入侵检测与数据挖掘概述 | 第12-20页 |
| ·入侵检测 | 第12-16页 |
| ·入侵检测的概念 | 第12页 |
| ·入侵检测系统的功能原理 | 第12-13页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第13-14页 |
| ·入侵检测系统目前的技术趋势 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘技术研究 | 第16-20页 |
| ·基本概念 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘方法简介 | 第18-20页 |
| 3 基于数据挖掘的入侵检测算法分析 | 第20-28页 |
| ·Apriori算法分析 | 第20-25页 |
| ·Apriori算法描述 | 第20-22页 |
| ·Apriori算法存在的问题 | 第22-23页 |
| ·Apriori算法现有的改进 | 第23-25页 |
| ·K-means算法概述 | 第25-27页 |
| ·聚类分析和关联规则的联合挖掘 | 第27-28页 |
| 4 数据挖掘算法改进 | 第28-47页 |
| ·Ad-Apriori算法 | 第28-44页 |
| ·Ad-Apriori算法设计思路 | 第29-36页 |
| ·Apriori和Ad-Apriori算法评估 | 第36-37页 |
| ·Ad-Apriori算法复杂度分析 | 第37-38页 |
| ·Ad-Apriori算法实验分析 | 第38-44页 |
| ·K-means算法改进 | 第44-47页 |
| ·算法改进 | 第44-46页 |
| ·聚类结果分析 | 第46-47页 |
| 5 基于数据挖掘的入侵检测系统模型 | 第47-60页 |
| ·入侵检测模型概述 | 第47-49页 |
| ·入侵检测数据源 | 第49页 |
| ·评估入侵检测系统的性能 | 第49页 |
| ·现有入侵检测系统的不足 | 第49-50页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测系统模型(DMIDS) | 第50-53页 |
| ·实验样本数据说明 | 第53-56页 |
| ·仿真实验 | 第56-60页 |
| ·实验数据提取 | 第56-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
