粗糙集在入侵检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 概述 | 第9-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘与粗糙集理论 | 第13-22页 |
| ·数据挖掘简介 | 第13-16页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第14-16页 |
| ·粗糙集(ROUGH SET)理论 | 第16-22页 |
| ·近似空间和不可分辨关系 | 第17-18页 |
| ·约简和核 | 第18页 |
| ·相对约简和相对核 | 第18-19页 |
| ·知识库与知识的依赖性 | 第19-20页 |
| ·决策表与决策规则的生成 | 第20-22页 |
| 第三章 粗糙集与入侵检测 | 第22-27页 |
| ·入侵检测 | 第22-24页 |
| ·基本概念 | 第22页 |
| ·入侵检测的过程 | 第22-23页 |
| ·入侵检测的信息源 | 第23-24页 |
| ·数据与入侵检测 | 第24-27页 |
| ·数据的采集和预处理 | 第24-25页 |
| ·数据过滤 | 第25页 |
| ·数据的离散化处理 | 第25-26页 |
| ·入侵检测中的属性约简 | 第26页 |
| ·规则的生成和过滤 | 第26-27页 |
| 第四章 粗糙集属性约简算法在IDS中的应用 | 第27-36页 |
| ·属性约简算法 | 第27-32页 |
| ·基于分辨矩阵和逻辑运算的方法 | 第27-28页 |
| ·启发式约简-依据属性的重要性 | 第28-30页 |
| ·基于遗传算法的约简 | 第30-31页 |
| ·约简的遗传算法的比较和评估 | 第31-32页 |
| ·一种改进的基于遗传算法的启发式属性约简算法 | 第32-36页 |
| ·属性约简算法基本框架 | 第32-33页 |
| ·初始化种群 | 第33页 |
| ·确定适应度函数 | 第33-34页 |
| ·遗传操作 | 第34-35页 |
| ·终止条件 | 第35-36页 |
| 第五章 基于粗糙集的IDS原型系统的设计与实验 | 第36-53页 |
| ·基于粗糙集的入侵检测建模框架 | 第36-37页 |
| ·系统的抽象体系结构 | 第37-38页 |
| ·系统的设计与流程 | 第38-49页 |
| ·数据收集模块的设计 | 第38-44页 |
| ·分析模块的设计 | 第44-47页 |
| ·控制台的设计 | 第47-49页 |
| ·实验 | 第49-51页 |
| ·选取数据源 | 第49页 |
| ·数据预处理 | 第49-50页 |
| ·属性约简与规则推导 | 第50-51页 |
| ·结论 | 第51-53页 |
| 第六章 总结 | 第53-54页 |
| ·论文总结 | 第53页 |
| ·未来工作 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 论文发表 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
