基于数据挖掘的实时入侵检测系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究的主要内容 | 第9-10页 |
| ·内容安排 | 第10-11页 |
| 第2章 入侵检测与数据挖掘技术 | 第11-16页 |
| ·入侵检测技术 | 第11-13页 |
| ·什么是入侵 | 第11页 |
| ·入侵检测概念 | 第11页 |
| ·入侵检测系统原理 | 第11-12页 |
| ·入侵检测的模型建立方法 | 第12-13页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第13页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13-14页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测模型 | 第14-16页 |
| 第3章 RTDAIDS系统设计 | 第16-32页 |
| ·RTDAIDS体系结构 | 第16-18页 |
| ·问题的引入 | 第16页 |
| ·体系结构 | 第16-17页 |
| ·系统工作原理 | 第17-18页 |
| ·系统各功能组件设计 | 第18-31页 |
| ·实时组件 | 第18-24页 |
| ·数据仓库 | 第24-25页 |
| ·数据分析引擎 | 第25-29页 |
| ·自适应策略生成器 | 第29-30页 |
| ·检测模式管理器 | 第30-31页 |
| ·系统设计特点 | 第31-32页 |
| 第4章 策略生成器设计 | 第32-51页 |
| ·问题的引入 | 第32页 |
| ·策略生成器体系结构 | 第32-33页 |
| ·模式挖掘算法 | 第33-37页 |
| ·关联规则挖掘 | 第33-35页 |
| ·频繁序列挖掘算法 | 第35-37页 |
| ·算法应用 | 第37页 |
| ·模式挖掘 | 第37-39页 |
| ·模式比较 | 第39-41页 |
| ·属性集构造 | 第41-43页 |
| ·学习集构造 | 第43-45页 |
| ·分类器构建 | 第45-47页 |
| ·分类依据 | 第45-46页 |
| ·RIPPER分类器 | 第46-47页 |
| ·策略库的生成 | 第47-51页 |
| 第5章 模拟检测实验 | 第51-59页 |
| ·模拟实验 | 第51-57页 |
| ·数据收集 | 第51-52页 |
| ·数据挖掘工具 | 第52-53页 |
| ·模式挖掘 | 第53-55页 |
| ·分类实验 | 第55-57页 |
| ·模拟检测 | 第57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-60页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·未来的研究工作 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
