沈阳铁路局入侵检测系统的设计与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 绪论 | 第11-16页 |
| 1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 2 研究状况 | 第12-14页 |
| 3 本文主要的研究工作 | 第14页 |
| 4 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第一章 入侵检测技术 | 第16-26页 |
| ·入侵检测的定义 | 第16页 |
| ·计算机网络攻击技术 | 第16-18页 |
| ·入侵检测原理 | 第18-20页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第20-21页 |
| ·根据数据来源分类 | 第20-21页 |
| ·根据检测技术分类 | 第21页 |
| ·入侵检测的方法 | 第21-24页 |
| ·异常检测的常用方法 | 第21-22页 |
| ·误用检测的常用方法 | 第22-24页 |
| ·计算机入侵检测存在的问题和发展趋势 | 第24-25页 |
| ·入侵检测存在的问题 | 第24页 |
| ·入侵检测的发展趋势 | 第24-25页 |
| 本章小结 | 第25-26页 |
| 第二章 数据挖掘理论基础 | 第26-35页 |
| ·数据挖掘简介 | 第26-30页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第26-29页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第30-32页 |
| ·数据挖掘在入侵检测中的应用 | 第32-33页 |
| ·数据挖掘运用于入侵检测的优点 | 第33-34页 |
| 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 改进的AntCluster算法 | 第35-42页 |
| ·AntCluster算法 | 第35-38页 |
| ·AntCluster基本原理 | 第35页 |
| ·Ant模型 | 第35-36页 |
| ·规则库 | 第36-37页 |
| ·相似度计算 | 第37页 |
| ·算法描述 | 第37-38页 |
| ·改进的AntCluster算法 | 第38-39页 |
| ·接受阈值初始化的分析与改进 | 第38页 |
| ·同群蚂蚁间不接受相遇规则的分析与改进 | 第38页 |
| ·不同群的两个蚂蚁相遇规则分析及改进 | 第38-39页 |
| ·AntCluster算法在入侵检测中的应用 | 第39-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 沈阳铁路局入侵检测系统设计 | 第42-51页 |
| ·入侵检测系统工作模式 | 第42-43页 |
| ·通用入侵检测系统模型 | 第43-44页 |
| ·基于Honeypot的入侵检测系统模型 | 第44-47页 |
| ·Honeypot的基本原理 | 第44-46页 |
| ·结合Honeypot的入侵检测模型 | 第46-47页 |
| ·沈阳铁路局的入侵检测系统设计 | 第47-49页 |
| ·现有入侵检测系统 | 第47-49页 |
| ·基于Honeypot的入侵检测系统部署 | 第49页 |
| 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 系统测试与分析 | 第51-59页 |
| ·入侵数据的获取 | 第51-53页 |
| ·数据采集技术 | 第51-52页 |
| ·测试数据 | 第52-53页 |
| ·数据预处理 | 第53-57页 |
| ·属性的数值化 | 第53-56页 |
| ·属性约简 | 第56-57页 |
| ·测试结果分析 | 第57-58页 |
| 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
