| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·现有的入侵检测系统存在的不足 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容及特色 | 第12页 |
| ·本文的内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘在入侵检测技术中的应用 | 第14-22页 |
| ·数据挖掘 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第15-16页 |
| ·入侵检测 | 第16-20页 |
| ·入侵与入侵检测 | 第16页 |
| ·通用的入侵检测系统结构 | 第16-17页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第17-19页 |
| ·入侵检测技术 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘在入侵检测中的应用 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 云模型简介 | 第22-30页 |
| ·云模型的引入 | 第22-24页 |
| ·云和云滴 | 第23页 |
| ·云的数字特征 | 第23-24页 |
| ·云模型的类型 | 第24页 |
| ·正态云 | 第24-27页 |
| ·正态云发生器 | 第25-26页 |
| ·云滴对概念的贡献 | 第26-27页 |
| ·正态云的数学性质 | 第27-29页 |
| ·云滴分布的统计分析 | 第27-28页 |
| ·云滴确定度的统计分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于确定阈值的增量式信息系统约简算法 | 第30-40页 |
| ·研究背景 | 第30页 |
| ·基本概念 | 第30-33页 |
| ·粗糙集理论 | 第31页 |
| ·差别矩阵 | 第31-33页 |
| ·基于确定阈值的增量式信息系统属性约简算法 | 第33-37页 |
| ·基于确定阈值的差别矩阵求核算法 | 第33-35页 |
| ·基于确定阈值的增量式信息系统属性约简算法 | 第35-37页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第37页 |
| ·实例分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 基于云模型的异常挖掘算法 | 第40-48页 |
| ·研究背景 | 第40页 |
| ·异常挖掘算法 | 第40-41页 |
| ·基于统计的方法 | 第40-41页 |
| ·基于距离的方法 | 第41页 |
| ·基于密度的方法 | 第41页 |
| ·基于聚类的方法 | 第41页 |
| ·相关概念 | 第41-42页 |
| ·云变换的定义 | 第41-42页 |
| ·簇的表示模型 | 第42页 |
| ·基于云模型的异常挖掘算法 | 第42-45页 |
| ·基于云模型的差异度度量方法 | 第42-44页 |
| ·基于云模型的异常挖掘算法 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第六章 基于云模型的异常挖掘算法在入侵检测中的应用 | 第48-56页 |
| ·基于云模型的入侵检测系统结构设计 | 第48-49页 |
| ·典型的入侵检测系统结构 | 第48页 |
| ·基于云模型的入侵检测系统结构设计 | 第48-49页 |
| ·基于云模型的入侵检测系统各模块的设计 | 第49-52页 |
| ·数据采集模块 | 第50页 |
| ·数据预处理 | 第50-51页 |
| ·数据挖掘模块 | 第51页 |
| ·响应模块 | 第51-52页 |
| ·实验验证与结果分析 | 第52-54页 |
| ·测试评估入侵检测系统性能的指标 | 第52页 |
| ·实验设置及结果分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 主要结论与展望 | 第56-58页 |
| 主要结论 | 第56页 |
| 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |