数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·课题的研究背景、目的及意义 | 第7-9页 |
| ·国内外发展动态 | 第9-10页 |
| ·课题研究的主要内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 入侵检测与数据挖掘 | 第12-28页 |
| ·入侵检测系统 | 第12-18页 |
| ·入侵检测系统的发展 | 第12-13页 |
| ·入侵检测技术原理 | 第13-18页 |
| ·数据挖掘技术 | 第18-26页 |
| ·KDD的定义 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘发现的知识 | 第21页 |
| ·数据挖掘系统体系结构及运行过程 | 第21-23页 |
| ·常见的数据挖掘分析方法 | 第23-26页 |
| ·数据挖掘与入侵检测 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于数据挖掘的分布式智能入侵检测系统 | 第28-33页 |
| ·基于AGENT分布式网络系统结构 | 第28-30页 |
| ·智能检测代理 | 第28-30页 |
| ·分层结构 | 第30页 |
| ·数据挖掘在DIIDS系统中的应用 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 系统详细设计 | 第33-64页 |
| ·入侵检测系统中的分类模型 | 第33-41页 |
| ·分类 | 第33-34页 |
| ·信息论的有关概念 | 第34-35页 |
| ·分类规则 | 第35-36页 |
| ·入侵检测模型中应用的分类规则 | 第36-37页 |
| ·特征建立与选择的必要性 | 第37页 |
| ·Tcpdump数据实验 | 第37-41页 |
| ·讨论 | 第41页 |
| ·数据挖掘应用于网络入侵检测 | 第41-53页 |
| ·关联规则 | 第42-46页 |
| ·关联规则的概念及定义 | 第42-43页 |
| ·关联规则的形式 | 第43-44页 |
| ·有关算法的讨论 | 第44-46页 |
| ·频繁事件 | 第46页 |
| ·应用于入侵检测中的扩展算法 | 第46-53页 |
| ·使用轴属性 | 第47-49页 |
| ·使用参考属性 | 第49-51页 |
| ·相关支持度的挖掘 | 第51-53页 |
| ·管理和使用挖掘模式 | 第53-63页 |
| ·合并挖掘模式 | 第53-55页 |
| ·挖掘模式的可视化和分析 | 第55-56页 |
| ·挖掘模式的表达 | 第56页 |
| ·关联规则编码 | 第56-59页 |
| ·模式分析 | 第59页 |
| ·从挖掘模式里建立特征 | 第59-60页 |
| ·模式比较 | 第60-62页 |
| ·特征建立 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第五章 实验结果分析及改进 | 第64-69页 |
| ·SYN FLOOD攻击原理介绍 | 第64页 |
| ·实验设计及结果 | 第64-66页 |
| ·讨论 | 第66页 |
| ·聚类分析方法在异常检测中的应用 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文工作总结 | 第69页 |
| ·今后工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
