基于数据挖掘的入侵检测未知攻击识别框架研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·课题背景 | 第6-7页 |
| ·课题内容 | 第7-8页 |
| ·课题意义 | 第8-10页 |
| ·目前现有IDS产品的不足 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘技术应用于入侵检测系统的优点 | 第9-10页 |
| 第二章 入侵检测及数据挖掘概述 | 第10-16页 |
| ·入侵行为分析 | 第10页 |
| ·入侵检测概述 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的基本概念和任务 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘技术的产生和发展 | 第15-16页 |
| 第三章 整体研究框架 | 第16-20页 |
| ·创建研究环境 | 第17-18页 |
| ·相关构架 | 第17页 |
| ·实验数据来源 | 第17-18页 |
| ·内部框架 | 第18-20页 |
| ·研究步骤介绍 | 第18页 |
| ·算法分布及交互 | 第18-20页 |
| 第四章 数据预处理相关研究 | 第20-25页 |
| ·基本任务及可行方案 | 第20页 |
| ·实验数据整合 | 第20页 |
| ·约简属性纬度 | 第20-25页 |
| ·关联算法思想 | 第20-21页 |
| ·约简属性纬度 | 第21-25页 |
| 第五章 异常数据发现模型研究 | 第25-33页 |
| ·聚类算法基本思想 | 第25-26页 |
| ·研究应用要求 | 第26-27页 |
| ·异常发现模型 | 第27-33页 |
| ·框架提出及改进 | 第27-29页 |
| ·数据表示及相异距离 | 第29-30页 |
| ·建立正常聚类模型 | 第30页 |
| ·异常识别阀值w | 第30-33页 |
| 第六章 规则描述提取相关研究 | 第33-47页 |
| ·连续值属性离散化研究 | 第33-35页 |
| ·函数分析 | 第34-35页 |
| ·频繁集提取规则 | 第35-41页 |
| ·频繁属性划分集思想 | 第35-36页 |
| ·改进频繁属性集算法提取规则 | 第36-38页 |
| ·改进算法规则提取讨论 | 第38-41页 |
| ·层次分裂概念聚类提取规则 | 第41-45页 |
| ·层次概念聚类思想 | 第41-42页 |
| ·对象距离以及簇描述 | 第42页 |
| ·动态层次概念聚类 | 第42-44页 |
| ·规则属性挑选 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第45-47页 |
| ·关于分类决策树 | 第45-46页 |
| ·其他算法 | 第46-47页 |
| 第七章 规则准确率检验研究 | 第47-49页 |
| ·关联算法与规则置信度 | 第47-48页 |
| ·多种规则讨论 | 第48-49页 |
| 第八章 框架测试 | 第49-51页 |
| ·异常发现测试 | 第49页 |
| ·规则提取测试 | 第49-50页 |
| ·测试总结 | 第50-51页 |
| 第九章 研究总结 | 第51-55页 |
| ·待解决问题 | 第51-52页 |
| ·维度相关问题 | 第51-52页 |
| ·复合型攻击 | 第52页 |
| ·新技术与研究方向 | 第52-55页 |
| ·关于分布式挖掘 | 第52-53页 |
| ·关于实时性 | 第53页 |
| ·更先进的挖掘算法 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
