| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 入侵检测中的数据挖掘技术 | 第13-25页 |
| 2.1 入侵检测的研究 | 第13-18页 |
| 2.1.1 入侵检测的相关概念 | 第13-15页 |
| 2.1.2 入侵检测技术分类 | 第15-16页 |
| 2.1.3 入侵检测系统的分类 | 第16-18页 |
| 2.2 数据挖掘概述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 数据挖掘基本描述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数据挖掘的分类 | 第19-20页 |
| 2.3 数据挖掘技术在入侵检测中的应用 | 第20-24页 |
| 2.3.1 入侵检测与数据挖掘技术 | 第20-21页 |
| 2.3.2 用于入侵检测的常见数据挖掘技术 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于频繁模式挖掘的数据流检测技术 | 第25-40页 |
| 3.1 频繁模式挖掘的发展 | 第25-26页 |
| 3.2 基于频繁模式挖掘的研究 | 第26-29页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第26页 |
| 3.2.2 频繁集挖掘的通用结构 | 第26-29页 |
| 3.3 面向数据流的离群检测 | 第29-32页 |
| 3.3.1 网络数据流的特点 | 第29-30页 |
| 3.3.2 离群检测的意义 | 第30-31页 |
| 3.3.3 面向数据流离群检测的发展 | 第31-32页 |
| 3.4 面向数据流的离群点算法的介绍 | 第32-39页 |
| 3.4.1 基于空间投影的算法 | 第32-35页 |
| 3.4.2 基于超图的算法 | 第35-37页 |
| 3.4.3 基于频繁性的算法 | 第37-38页 |
| 3.4.4 算法比较 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于频繁模式的离群算法在入侵检测中的应用 | 第40-50页 |
| 4.1 基于频繁模式离群算法的入侵检测模型的介绍 | 第40-45页 |
| 4.2 改进的基于频繁模式的离群点检测算法（NFPOF 算法） | 第45-49页 |
| 4.2.1 概念定义 | 第45-46页 |
| 4.2.2 算法的流程 | 第46-48页 |
| 4.2.3 算法的实现 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 实验结果及分析 | 第50-57页 |
| 5.1 实验数据的准备 | 第50-52页 |
| 5.2 实验过程 | 第52-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第57页 |
| 6.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第63页 |