| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·网络安全现状 | 第11页 |
| ·传统网络安全技术 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文主要研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 入侵检测简介 | 第15-21页 |
| ·入侵检测基本概念 | 第15页 |
| ·入侵检测系统结构 | 第15-16页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第16-19页 |
| ·基于分析方法的IDS | 第16-17页 |
| ·基于体系结构的IDS | 第17-19页 |
| ·入侵检测专家系统模型 | 第19-21页 |
| 第三章 入侵检测中常用的聚类分析算法介绍 | 第21-27页 |
| ·聚类分析的概念和分类 | 第21-22页 |
| ·聚类分析概念 | 第21页 |
| ·聚类分析算法的分类 | 第21-22页 |
| ·入侵检测系统对聚类分析算法的要求 | 第22-23页 |
| ·K-Means算法介绍 | 第23-24页 |
| ·K-Means算法应用存在的一些问题 | 第24-27页 |
| 第四章 适用于网络入侵检测系统的改进K-Means算法 | 第27-35页 |
| ·算法应用的相关问题 | 第27-29页 |
| ·降低数据对象维数 | 第27页 |
| ·数据包标准化 | 第27-28页 |
| ·数据对象相似性度量 | 第28-29页 |
| ·改进的K-Means算法 | 第29-32页 |
| ·确定两个最佳的初始聚类中心 | 第29-30页 |
| ·搜索初始两个聚类中心C1和C2聚类对象 | 第30-31页 |
| ·确定剩余初始聚类中心 | 第31-32页 |
| ·改进K-Means算法的整体描述 | 第32-35页 |
| 第五章 改进的入侵检测系统模型设计 | 第35-43页 |
| ·系统需求分析 | 第35页 |
| ·系统整体设计 | 第35-36页 |
| ·数据采集模块 | 第36-37页 |
| ·数据预处理模块 | 第37-38页 |
| ·聚类分析模块 | 第38-40页 |
| ·功能描述 | 第38页 |
| ·基本思想 | 第38页 |
| ·算法实现 | 第38-39页 |
| ·工作流程 | 第39-40页 |
| ·异常检测引擎 | 第40-41页 |
| ·响应模块 | 第41-43页 |
| 第六章 仿真实验与结果分析 | 第43-47页 |
| ·实验数据集简介 | 第43-44页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·实验环境 | 第44页 |
| ·聚类分析模块生成网络正常行为模型耗时比较 | 第44-45页 |
| ·异常检测引擎检测率与误检率比较 | 第45-47页 |
| 第七章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·工作总结 | 第47页 |
| ·进一步工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 个人简况及联系方式 | 第57-61页 |