基于层次聚类的入侵检测算法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·论文结构安排 | 第8-10页 |
| 第2章 入侵检测技术综述 | 第10-13页 |
| ·入侵检测的定义 | 第10页 |
| ·入侵检测系统 | 第10-12页 |
| ·入侵检测系统的模型 | 第10-11页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第11-12页 |
| ·入侵检测方法 | 第12-13页 |
| ·误用检测方法 | 第12页 |
| ·异常检测方法 | 第12-13页 |
| 第3章 聚类技术 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘 | 第13页 |
| ·聚类算法介绍 | 第13-17页 |
| ·密度聚类算法 | 第14页 |
| ·划分聚类算法 | 第14-15页 |
| ·网格聚类算法 | 第15页 |
| ·层次聚类算法 | 第15-17页 |
| 第4章 基于层次聚类的入侵检测模型 | 第17-29页 |
| ·模型总体结构 | 第17-18页 |
| ·数据特征的提取 | 第18-19页 |
| ·层次聚类基础概念 | 第19-21页 |
| ·CF 树 | 第21-23页 |
| ·层次聚类算法 | 第23-25页 |
| ·增量式训练 | 第25-26页 |
| ·正常行为聚类 | 第25页 |
| ·异常行为聚类 | 第25-26页 |
| ·预测算法 | 第26-27页 |
| ·算法总结 | 第27-29页 |
| 第5章 层次聚类算法的并行化 | 第29-36页 |
| ·并行编程模型介绍 | 第29-30页 |
| ·ADCIC 算法的并行结构 | 第30-32页 |
| ·数据提取和训练部分的并行算法 | 第32-33页 |
| ·CF 树合并算法 | 第33-34页 |
| ·预测部分的并行算法 | 第34页 |
| ·并行运行环境 | 第34-36页 |
| 第6章 实验 | 第36-40页 |
| ·实验数据 | 第36页 |
| ·参数选取测试 | 第36-37页 |
| ·检测率对比测试 | 第37-38页 |
| ·性能对比测试 | 第38-39页 |
| ·实验总结 | 第39-40页 |
| 第7章 总结和未来工作 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 摘要 | 第45-47页 |
| Abstract | 第47-48页 |
