| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·网络安全的现状 | 第8-10页 |
| ·网络安全产生的原因 | 第8-9页 |
| ·网络安全的现状描述 | 第9-10页 |
| ·入侵检测系统的国内外现状 | 第10-12页 |
| ·国外入侵检测系统的发展与现状 | 第10-11页 |
| ·国内入侵检测系统的发展与现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 入侵检侧技术的研究 | 第13-29页 |
| ·入侵检测的系统概念 | 第13页 |
| ·入侵检测系统类型的分类 | 第13-18页 |
| ·基于主机的入侵检测系统 | 第13-15页 |
| ·基于网络的入侵检测系统 | 第15-16页 |
| ·混合型的入侵检测系统 | 第16-18页 |
| ·检测入侵的方法 | 第18-21页 |
| ·异常检测 | 第18-19页 |
| ·误用检测 | 第19-21页 |
| ·完整性检验 | 第21页 |
| ·入侵检测的模型 | 第21-23页 |
| ·Snort入侵检测系统 | 第23-27页 |
| ·Snort工作原理 | 第24-25页 |
| ·Snort系统结构及模块分析 | 第25-26页 |
| ·Snort的特点 | 第26-27页 |
| ·目前入侵检测存在的问题和不足 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 数据挖掘技术的研究 | 第29-39页 |
| ·KDD过程 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘的原理 | 第30-33页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第31页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第33-36页 |
| ·关联分析算法 | 第33-34页 |
| ·分类分析算法 | 第34-35页 |
| ·聚类分析算法 | 第35页 |
| ·序列分析算法 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘技术应用于入侵检测系统的必要性分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 应用于入侵检测系统的数据挖掘算法的分析及改进 | 第39-49页 |
| ·关联规则算法分析与改进 | 第39-46页 |
| ·经典的关联规则算法Apriori分析 | 第40-44页 |
| ·Apriori的缺点、改进思路和实现 | 第44-46页 |
| ·聚类算法分析与改进 | 第46-48页 |
| ·K-均值聚类算法分析 | 第46页 |
| ·K-均值改进思路和实现 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于改进的数据挖掘算法的入侵检侧系统模型设计 | 第49-56页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测系统模型 | 第49-50页 |
| ·入侵检测系统数据挖掘的过程 | 第50-51页 |
| ·数据预处理 | 第51-53页 |
| ·关联分析模块设计 | 第53-54页 |
| ·聚类分析模块设计 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第61页 |