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一种基于DFC的集群入侵检测方法的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第9-12页
   ·研究背景第9页
   ·国内外的研究现状第9-10页
   ·课题研究内容与本人所做工作第10-11页
   ·创新点第11页
   ·论文组织结构第11-12页
第2章 基本理论知识第12-25页
   ·入侵检测技术概述第12-18页
     ·入侵检测系统的概念第12页
     ·入侵检测系统分类第12-14页
     ·入侵检测系统模型第14-15页
     ·典型的入侵检测系统部署第15-16页
     ·入侵检测系统性能评估指标第16页
     ·入侵检测系统的问题第16-17页
     ·入侵检测系统未来发展方向第17-18页
   ·入侵检测系统的组成第18-20页
     ·信息收集模块第18-19页
     ·信息分析模块第19-20页
   ·传统负载平衡算法第20-22页
   ·基于模糊C-均值聚类算法(FCM)的入侵检测方法第22-23页
     ·模糊C-均值聚类算法(FCM)第22页
     ·基于模糊C-均值聚类算法的入侵检测过程第22-23页
   ·本章小结第23-25页
第3章 基于DFC的集群入侵检测方法第25-37页
   ·引言第25页
   ·网络连接记录特征提取第25-29页
     ·TCPDUMP第25-26页
     ·TCPDUMP输出数据处理框架第26-28页
     ·输出数据分解过程第28-29页
   ·数据流相关性第29-31页
   ·逻辑距离第31-32页
   ·DFC第32-36页
     ·属性值加权第32-33页
     ·改进的欧氏距离第33-34页
     ·阈值选取第34页
     ·DFC第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第4章 实验结果与分析第37-45页
   ·实验环境第37页
   ·实验数据集第37页
   ·实验验证第37-45页
     ·基于DFC的入侵检测过程第38-42页
     ·集群入侵检测系统的设计与实现第42页
     ·结果分析第42-45页
第5章 结论与展望第45-46页
   ·工作小结第45页
   ·未来工作展望第45-46页
参考文献第46-50页
致谢第50-51页
发表论文及参加课题第51页

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