基于局部搜索的分类规则发现及其在入侵检测的应用
| 第一章 引言 | 第1-11页 |
| ·研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究概况 | 第8-9页 |
| ·本文的研究工作及主要成果 | 第9-11页 |
| 第二章 分类规则发现概述 | 第11-25页 |
| ·数据挖掘概念 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第15-17页 |
| ·分类和分类规则 | 第17-20页 |
| ·分类和分类规则概念 | 第17-18页 |
| ·分类规则发现的步骤 | 第18-20页 |
| ·分类规则发现常用的方法 | 第20-25页 |
| ·决策树 | 第20-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-24页 |
| ·蚁群算法分类法 | 第24-25页 |
| 第三章 入侵检测概述 | 第25-34页 |
| ·什么是入侵检测 | 第25-26页 |
| ·入侵检测体系结构 | 第26-27页 |
| ·基于主机的入侵检测系统 | 第26页 |
| ·基于网络的入侵检测系统 | 第26-27页 |
| ·混合分布式入侵检测系统 | 第27页 |
| ·入侵检测常用技术 | 第27-30页 |
| ·异常检测技术 | 第27-29页 |
| ·误用检测技术 | 第29页 |
| ·异常检测与误用检测的比较 | 第29-30页 |
| ·IDS国内外现状及发展趋势 | 第30-33页 |
| ·IDS国内外现状 | 第30-31页 |
| ·入侵检测的发展趋势 | 第31-33页 |
| ·目前入侵检测系统存在的问题 | 第33-34页 |
| 第四章 基于局部搜索算法和蚁群算法的分类规则发现 | 第34-49页 |
| ·局部搜索算法 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法 | 第35-38页 |
| ·蚁群算法 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法原理 | 第36-37页 |
| ·基本蚁群算法的改进和缺陷 | 第37-38页 |
| ·基于局部搜索的分类规则发现 | 第38-42页 |
| ·解的表示及邻域定义 | 第38-39页 |
| ·起始点的选取 | 第39-40页 |
| ·目标函数的构造 | 第40-41页 |
| ·基于局部搜索的分类规则发现算法 | 第41-42页 |
| ·基于局部搜索和蚁群算法相结合的分类规则发现 | 第42-46页 |
| ·信息素及其更新 | 第42-43页 |
| ·基于局部搜索和蚁群算法相结合的分类规则发现算法 | 第43-46页 |
| ·计算实验及性能评估 | 第46-49页 |
| ·数据集和使用的离散化方法 | 第46-47页 |
| ·实验结果及性能评估 | 第47-49页 |
| 第五章 基于分类规则的入侵检测系统 | 第49-57页 |
| ·通用入侵检测模型 | 第49-51页 |
| ·入侵检测模型 | 第49-50页 |
| ·通用入侵检测模型 | 第50-51页 |
| ·基于分类规则的入侵检测系统 | 第51-53页 |
| ·计算实验及分析 | 第53-57页 |
| ·数据集及使用的离散化方法 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 第六章 总结及进一步研究方向 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·论文创新点 | 第57页 |
| ·进一步的工作和研究方向 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历及攻读研究生期间发表的论文情况 | 第62页 |
