基于决策树C4.5算法的网络入侵检测研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 入侵检测技术概述 | 第13-21页 |
| ·入侵检测的概念 | 第13-14页 |
| ·入侵检测的分类 | 第14-18页 |
| ·按照检测原理分类 | 第14-16页 |
| ·按照监测对象分类 | 第16-18页 |
| ·入侵检测的现存问题和发展趋势 | 第18-20页 |
| ·入侵检测的现存问题 | 第18-19页 |
| ·IDS 未来的发展趋势 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 决策树算法的分析 | 第21-34页 |
| ·数据挖掘概述 | 第21-26页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘与入侵检测的结合 | 第24-25页 |
| ·决策树在入侵检测中的应用 | 第25-26页 |
| ·决策树算法概述 | 第26-29页 |
| ·决策树的基本思想和特点 | 第26-28页 |
| ·几种常用的决策树算法简介 | 第28-29页 |
| ·决策树 C4.5 算法研究 | 第29-33页 |
| ·决策树 C4.5 算法分析 | 第29-31页 |
| ·决策树 C4.5 剪枝算法分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 入侵检测系统设计 | 第34-45页 |
| ·系统模型及各模块功能分析 | 第34-35页 |
| ·样本数据集介绍 | 第35-38页 |
| ·KDD CUP1999 数据集介绍 | 第35-37页 |
| ·本实验中样本集选取 | 第37-38页 |
| ·数据的预处理和特征提取 | 第38-43页 |
| ·数据集的预处理 | 第38-41页 |
| ·样本的特征提取 | 第41-43页 |
| ·决策树 C4.5 算法在 IDS 中的实现 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第45-54页 |
| ·实验步骤分析 | 第45-46页 |
| ·实验环境 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| ·全文总结 | 第54页 |
| ·下一步工作方向 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
