| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外主要研究现状 | 第14页 |
| 1.3 论文工作与组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第16-25页 |
| 2.1 数据挖掘定义 | 第16页 |
| 2.2 数据挖掘任务 | 第16-17页 |
| 2.3 数据挖掘分类 | 第17页 |
| 2.4 关联规则挖掘 | 第17-22页 |
| 2.4.1 关联分析概述 | 第17-18页 |
| 2.4.2 关联规则发现 | 第18页 |
| 2.4.3 关联规则分类 | 第18-19页 |
| 2.4.4 关联规则算法介绍 | 第19-22页 |
| 2.5 聚类挖掘 | 第22-24页 |
| 2.5.1 聚类模式概述 | 第22-23页 |
| 2.5.2 聚类方法分类 | 第23页 |
| 2.5.3 概念聚类算法基本思想 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 入侵检测技术 | 第25-36页 |
| 3.1 入侵检测原理 | 第25-26页 |
| 3.2 入侵检测分类 | 第26-29页 |
| 3.2.1 基于主机的入侵检测系统(HIDS) | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于网络的入侵检测系统(NIDS) | 第27-28页 |
| 3.2.3 混合分布式的入侵检测系统(DIDS) | 第28-29页 |
| 3.3 入侵检测技术 | 第29-33页 |
| 3.3.1 异常检测(Anomaly Detection) | 第29-31页 |
| 3.3.2 误用检测(Misuse Detection) | 第31-33页 |
| 3.4 数据挖掘技术应用于入侵检测的合理性与可行性分析 | 第33-35页 |
| 3.4.1 关联挖掘算法应用于入侵检测的合理性与可行性分析 | 第33-34页 |
| 3.4.2 聚类挖掘算法应用于入侵检测的合理性与可行性分析 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 数据挖掘技术应用于入侵检测方案的设计与改进 | 第36-65页 |
| 4.1 数据挖掘总体方案架构 | 第36页 |
| 4.2 预处理模块 | 第36-37页 |
| 4.3 聚类分析在入侵检测中的应用方案 | 第37-47页 |
| 4.3.1 聚类分析方案架构 | 第38页 |
| 4.3.2 聚类分析核心算法 | 第38-45页 |
| 4.3.3 聚类分析数据表 | 第45-47页 |
| 4.4 关联分析在入侵检测中的应用方案 | 第47-64页 |
| 4.4.1. 关联分析方案架构 | 第47页 |
| 4.4.2. 关联分析预处理模块 | 第47-50页 |
| 4.4.3. 关联分析核心算法 | 第50-63页 |
| 4.4.4. 关联分析数据表 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 实验数据测试与分析 | 第65-79页 |
| 5.1 实验数据集概述 | 第65-68页 |
| 5.2 实验环境 | 第68页 |
| 5.3 实验结果 | 第68-78页 |
| 5.3.1 预处理标准化模块 | 第68-69页 |
| 5.3.2 聚类分析模块 | 第69-73页 |
| 5.3.3 关联分析模块 | 第73-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-82页 |
| 6.1 论文工作与结论 | 第79-80页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 聚类模块概念化规则(附录1) | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第89-91页 |
