数据挖掘技术在入侵检测中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究的目的和必要性 | 第7-8页 |
| ·入侵检测的国内外现状及存在的问题 | 第8-11页 |
| ·论文的组织及主要内容和成果 | 第11-12页 |
| 第二章 入侵检测方法 | 第12-19页 |
| ·入侵检测的概念及功能 | 第12-13页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第13-17页 |
| ·按照信息源分类 | 第13-14页 |
| ·按照分析方法入侵检测 | 第14-16页 |
| ·按照检测时机不同分类 | 第16页 |
| ·按系统结构分类 | 第16-17页 |
| ·按反应机制分类 | 第17页 |
| ·不同的方法学在入侵检测中的应用 | 第17-19页 |
| ·基于统计学的方法 | 第17页 |
| ·基于规则的方法 | 第17-18页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第18页 |
| ·基于数据挖掘的方法 | 第18-19页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第19-28页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的常用算法 | 第20-22页 |
| ·关联分析 | 第20-21页 |
| ·分类和预测 | 第21页 |
| ·聚类分析 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘应用入侵检测 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘算法在入侵检测当中应用 | 第22-24页 |
| ·现有的基于数据挖掘的入侵检测模型 | 第24-25页 |
| ·通过数据挖掘建立入侵检测的模型 | 第25-28页 |
| 第四章 分类算法的研究及试验分析 | 第28-52页 |
| ·决策树算法C4.5 | 第28-32页 |
| ·判定树归纳算法 | 第28-32页 |
| ·由判定树提取分类规则 | 第32页 |
| ·数据源及数据预处理 | 第32-36页 |
| ·数据源介绍 | 第32-34页 |
| ·试验环境介绍 | 第34-35页 |
| ·试验数据预处理 | 第35-36页 |
| ·误用检测试验的过程和结果 | 第36-38页 |
| ·Weka连接数据库 | 第36-37页 |
| ·训练结果 | 第37-38页 |
| ·测试数据集引入及测试结果 | 第38-39页 |
| ·算法的改进及产生规则 | 第39-41页 |
| ·算法的改进 | 第39-40页 |
| ·误用检测结果 | 第40-41页 |
| ·异常检测和实时检测 | 第41-49页 |
| ·异常检测机的构造 | 第41-44页 |
| ·实时检测 | 第44-49页 |
| ·入侵检测模型的性能评价 | 第49-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |
