基于数据挖掘的网络入侵检测系统研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究的主要内容和思路 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 入侵检测技术的研究和发展 | 第15-24页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·入侵检测的起源 | 第15-16页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第16-18页 |
| ·入侵检测模型 | 第18-20页 |
| ·常用的入侵检测技术 | 第20-22页 |
| ·目前的入侵检测产品及发展趋势 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据挖掘与入侵检测 | 第24-38页 |
| ·数据挖掘的原理与过程 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第24页 |
| ·数据挖掘的挖掘过程 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的系统结构 | 第25-27页 |
| ·数据挖掘在入侵检测中的应用 | 第27-37页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测系统的特点 | 第27-28页 |
| ·用数据挖掘技术构造入侵检测模型的过程 | 第28页 |
| ·入侵检测中常用的数据挖掘算法 | 第28-37页 |
| ·关联规则 | 第28-31页 |
| ·序列模式 | 第31-32页 |
| ·分类分析 | 第32-33页 |
| ·聚类分析 | 第33-34页 |
| ·遗传算法分析 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 网络入侵检测系统 | 第38-52页 |
| ·攻击技术介绍 | 第38-39页 |
| ·系统体系结构 | 第39-40页 |
| ·网络数据截获模块 | 第40-42页 |
| ·利用Winpcap 截获数据包 | 第40-41页 |
| ·原始数据分析处理 | 第41-42页 |
| ·分析检测模块 | 第42-50页 |
| ·特征攻击类型检测 | 第42-43页 |
| ·字符串匹配检测 | 第43-49页 |
| ·聚类检测 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于数据挖掘的入侵检测模型 | 第52-75页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测模型 | 第52-53页 |
| ·有关关联规则算法的研究 | 第53-61页 |
| ·关联规则的改进方式 | 第53-55页 |
| ·算法改进及其实现 | 第55-59页 |
| ·关联规则在入侵检测中的应用 | 第59-61页 |
| ·基于加权关联规则的入侵检测方法 | 第61-64页 |
| ·加权关联规则模型 | 第61-62页 |
| ·加权关联规则的发现 | 第62-63页 |
| ·加权关联规则发现算法 | 第63-64页 |
| ·加权关联规则在网络入侵检测系统中的应用 | 第64-68页 |
| ·遗传算法在入侵检测系统中的应用 | 第68-71页 |
| ·基于遗传算法的入侵检测过程 | 第68-69页 |
| ·编码方案 | 第69页 |
| ·遗传算子 | 第69-70页 |
| ·适应度函数 | 第70-71页 |
| ·基于关联规则和遗传算法的复合入侵检测模型 | 第71-74页 |
| ·遗传算法 | 第71页 |
| ·兴趣度 | 第71-72页 |
| ·复合算法的设计 | 第72-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-78页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·进一步的研究工作 | 第76页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测系统的发展方向及其展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第83页 |
