| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·知识背景 | 第7-8页 |
| ·入侵检测 | 第7页 |
| ·数据挖掘与聚类算法 | 第7-8页 |
| ·研究意义与目的 | 第8-9页 |
| ·本文主要研究内容 | 第9页 |
| ·本文的结构 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 入侵检测技术的概述 | 第11-19页 |
| ·入侵检测的发展历程 | 第11-12页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第12-18页 |
| ·按审计数据源分类 | 第12-15页 |
| ·按入侵检测策略分类 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 聚类分析的研究 | 第19-29页 |
| ·数据挖掘 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第19页 |
| ·数据挖掘的过程——知识发现过程 | 第19-21页 |
| ·入侵检测的数据挖掘 | 第21-23页 |
| ·聚类算法概述 | 第23-26页 |
| ·聚类算法的描述 | 第23-24页 |
| ·聚类算法的分类及特点介绍 | 第24-26页 |
| ·聚类算法的比较 | 第26-27页 |
| ·聚类的研究方向 | 第27-28页 |
| ·本章总结 | 第28-29页 |
| 第四章 引力聚类算法的改进 | 第29-41页 |
| ·基于引力的聚类算法 | 第29-30页 |
| ·对给定阈值r的选择方法的改进 | 第30-36页 |
| ·对引力聚类的公式推导 | 第36-37页 |
| ·将密度的概念引入引力聚类算法——密度引力聚类算法 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于密度引力聚类算法的入侵检测实验模型设计 | 第41-47页 |
| ·数据采集模块 | 第41-42页 |
| ·数据预处理模块 | 第42-44页 |
| ·连续型数值转化、统一 | 第42-44页 |
| ·离散型数值的统一 | 第44页 |
| ·密度引力聚类处理模块 | 第44-46页 |
| ·入侵检测模块 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 实验环境、参数、结果和分析 | 第47-53页 |
| ·实验环境 | 第47页 |
| ·设定实验参数 | 第47页 |
| ·实验结果和分析 | 第47-52页 |
| ·传统和改进的引力聚类算法聚类效果比较 | 第48-50页 |
| ·训练结果对比 | 第50-51页 |
| ·测试结果比较 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |