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数据挖掘在入侵检测中的应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·研究现状第10-11页
   ·研究内容及论文组织结构第11-13页
第二章 入侵检测技术第13-23页
   ·入侵检测基本概念第13页
   ·入侵检测系统的基本功能第13-15页
   ·入侵检测系统的分类第15-21页
     ·按照数据源不同分类第15-17页
     ·基于检测技术划分第17-21页
   ·入侵检测系统存在的问题第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 数据挖掘技术第23-28页
   ·数据挖掘技术概述第23-25页
     ·基本定义和概念第23-24页
     ·数据挖掘的过程第24-25页
   ·常用的数据挖掘算法第25-26页
   ·数据挖掘在入侵检测中的应用第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第四章 基于数据挖掘的入侵检测的算法分析与研究第28-43页
   ·K-MEANS算法研究第28-33页
     ·k-means算法第28-30页
     ·k-means算法的优缺点第30-31页
     ·k-means算法改进第31-32页
     ·改进后的k-means算法第32-33页
   ·APRIORI算法研究第33-38页
     ·关联分析概念第33-34页
     ·Apriori算法描述第34-36页
     ·一种改进的Apriori算法第36-38页
   ·算法实现和实验设计第38-42页
     ·Apriori算法实验结果对比第38-39页
     ·k-means算法实验结果第39-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 基于数据挖掘的入侵检测系统实现与验证第43-68页
   ·SNORT入侵检测系统分析第43-47页
     ·开源的Snort系统概述第43-44页
     ·Snort系统结构功能简介第44-46页
     ·Snort工作原理第46-47页
   ·系统构建第47-51页
     ·构建思想第47-49页
     ·系统结构第49-50页
     ·系统工作流程第50-51页
   ·聚类分析模块实现第51-57页
     ·功能描述第51页
     ·基本思想第51页
     ·聚类分析模块的实现第51-57页
   ·异常检测引擎实现第57-59页
     ·功能描述第57-58页
     ·基本思想第58页
     ·异常检测引擎的实现第58-59页
   ·关联分析器的实现第59-63页
     ·功能描述第59页
     ·基本思想第59-60页
     ·关联分析器的实现第60-63页
   ·系统测试第63-67页
     ·实验环境第63-64页
     ·测试过程第64页
     ·测试结果第64-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
   ·总结第68-69页
   ·展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-72页

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