| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据库入侵检测相关理论及技术 | 第13-23页 |
| 2.1 数据库安全 | 第13-17页 |
| 2.1.1 数据库安全特征 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数据库安全机制 | 第14-15页 |
| 2.1.3 常见的数据库攻击行为 | 第15-17页 |
| 2.2 入侵检测技术 | 第17-18页 |
| 2.2.1 入侵检测的概念及功能 | 第17页 |
| 2.2.2 入侵检测模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 入侵检测方法 | 第18页 |
| 2.3 数据挖掘技术 | 第18-21页 |
| 2.3.1 数据挖掘的概念 | 第18-19页 |
| 2.3.2 数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| 2.3.3 数据挖掘的分析方法 | 第20-21页 |
| 2.4 数据挖掘在数据库入侵检测中的应用 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于数据挖掘的数据库入侵检测系统需求分析 | 第23-28页 |
| 3.1 系统功能需求 | 第23-26页 |
| 3.1.1 数据预处理功能需求 | 第23-24页 |
| 3.1.2 算法模型构建 | 第24-25页 |
| 3.1.3 系统入侵检测功能需求 | 第25页 |
| 3.1.4 系统规则库生成和更新功能需求 | 第25页 |
| 3.1.5 系统响应单元功能需求 | 第25页 |
| 3.1.6 系统基础功能需求 | 第25-26页 |
| 3.2 系统非功能需求 | 第26-27页 |
| 3.2.1 性能需求 | 第26页 |
| 3.2.2 系统的安全需求 | 第26页 |
| 3.2.3 系统可靠性需求 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于数据挖掘的数据库入侵检测系统模型 | 第28-40页 |
| 4.1 系统模型设计 | 第28-29页 |
| 4.2 入侵检测方法模型设计 | 第29页 |
| 4.3 数据挖掘算法模型设计 | 第29-39页 |
| 4.3.1 K-Means聚类算法研究 | 第30-35页 |
| 4.3.2 Apriori关联算法研究 | 第35-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于数据挖掘的数据库入侵检测系统设计与实现 | 第40-53页 |
| 5.1 基于数据挖掘的数据库入侵检测系统总体设计 | 第40-42页 |
| 5.1.1 系统总体设计目标 | 第40页 |
| 5.1.2 系统结构设计 | 第40-41页 |
| 5.1.3 系统流程设计 | 第41-42页 |
| 5.2 数据库入侵检测系统数据库设计 | 第42-46页 |
| 5.2.1 概念设计 | 第42-43页 |
| 5.2.2 逻辑设计 | 第43-46页 |
| 5.3 数据库入侵检测系统功能模块设计与实现 | 第46-52页 |
| 5.3.1 数据预处理模块 | 第46-48页 |
| 5.3.2 数据挖掘模块 | 第48-49页 |
| 5.3.3 规则库生成模块 | 第49-51页 |
| 5.3.4 入侵检测模块 | 第51-52页 |
| 5.3.5 响应模块 | 第52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 基于数据挖掘的数据库入侵检测系统测试 | 第53-58页 |
| 6.1 系统测试环境的搭建 | 第53页 |
| 6.2 改进算法效率对比测试 | 第53-54页 |
| 6.2.1 改进的K-Means聚类算法对比测试 | 第53-54页 |
| 6.2.2 改进的Apriori关联算法对比测试 | 第54页 |
| 6.3 基于数据挖掘的数据库入侵检测系统功能测试 | 第54-57页 |
| 6.3.1 系统可检测攻击类型 | 第54页 |
| 6.3.2 评价指标 | 第54-55页 |
| 6.3.3 基于数据挖掘的数据库入侵检测系统检测效率对比测试 | 第55-57页 |
| 6.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 7.1 全文工作总结 | 第58页 |
| 7.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |