基于模糊聚类的入侵检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·入侵检测的现状与发展 | 第11-13页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·组织结构 | 第13-14页 |
| ·课题来源 | 第14-15页 |
| 第二章 入侵检测技术概述 | 第15-22页 |
| ·入侵检测的分类 | 第15页 |
| ·入侵检测的基本模型 | 第15-17页 |
| ·典型入侵检测技术 | 第17-21页 |
| ·误用检测 | 第17-18页 |
| ·异常检测 | 第18-19页 |
| ·聚类分析算法 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 模糊聚类与异常检测 | 第22-35页 |
| ·模糊聚类 | 第22-26页 |
| ·模糊理论基础 | 第22-24页 |
| ·模糊C 均值聚类 | 第24-26页 |
| ·模糊C 均值聚类改进算法 | 第26-29页 |
| ·基于距离的度量优化 | 第26-27页 |
| ·隶属度约束条件 | 第27-28页 |
| ·类中心约束 | 第28-29页 |
| ·模糊C 均值聚类应用于异常检测 | 第29-30页 |
| ·问题的描述 | 第29页 |
| ·基于模糊C 均值聚类的异常检测模型 | 第29-30页 |
| ·基于模糊C 均值聚类的异常检测算法 | 第30页 |
| ·模糊C 均值聚类算法的性能分析 | 第30-34页 |
| ·聚类数的确定 | 第31-32页 |
| ·全局最优解的获取 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 数据预处理 | 第35-44页 |
| ·KDDCUP 99 数据集分析 | 第35-39页 |
| ·入侵检测数据集 | 第35-38页 |
| ·实验数据选择 | 第38-39页 |
| ·数据预处理 | 第39-41页 |
| ·预处理一般技术 | 第39-40页 |
| ·数据标准化 | 第40-41页 |
| ·数据归一化 | 第41页 |
| ·预处理应用 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 混合型属性的模糊聚类入侵检测 | 第44-54页 |
| ·数据混合型属性研究 | 第44页 |
| ·混合型属性模糊聚类 | 第44-45页 |
| ·混合型属性模糊聚类模型 | 第44-45页 |
| ·混合型属性模糊聚类算法 | 第45页 |
| ·实验与算法模型性能分析 | 第45-53页 |
| ·实验设计 | 第45-46页 |
| ·主要代码 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 混合型属性模糊聚类入侵检测算法优化 | 第54-69页 |
| ·研究背景 | 第54页 |
| ·全局优化问题 | 第54-57页 |
| ·最优化算法 | 第54-55页 |
| ·随机性全局优化算法 | 第55-57页 |
| ·郭涛算法与混合型属性模糊C 均值聚类 | 第57-62页 |
| ·郭涛算法描述 | 第57-58页 |
| ·基于郭涛算法的混合型属性聚类算法 | 第58-59页 |
| ·基于郭涛算法的混合型属性聚类改进算法 | 第59-62页 |
| ·实验与性能分析 | 第62-68页 |
| ·实验环境 | 第62页 |
| ·实验描述 | 第62页 |
| ·主要代码 | 第62-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-70页 |
| ·工作总结 | 第69页 |
| ·研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第74页 |
