| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究的主要内容和思路 | 第11-13页 |
| 第二章 入侵检测概述 | 第13-25页 |
| ·入侵检测系统概念 | 第13-15页 |
| ·入侵检测系统体系结构分类 | 第15-19页 |
| ·基于主机的入侵检测系统 | 第15-16页 |
| ·基于网络的入侵检测系统 | 第16-17页 |
| ·混合分布式的入侵检测系统 | 第17-19页 |
| ·入侵检测技术 | 第19-20页 |
| ·异常检测 | 第19-20页 |
| ·误用检测 | 第20页 |
| ·入侵检测系统的数据源 | 第20-21页 |
| ·入侵检测技术的现状 | 第21-22页 |
| ·国内外入侵检测系统发展方向 | 第22-23页 |
| ·Snort 入侵检测系统 | 第23-24页 |
| ·本章小节 | 第24-25页 |
| 第三章 数据挖掘技术 | 第25-31页 |
| ·数据挖掘概述 | 第25页 |
| ·数据挖掘算法分类 | 第25-29页 |
| ·关联分析算法(association rules) | 第25-27页 |
| ·序列分析算法 | 第27-28页 |
| ·分类分析算法 | 第28页 |
| ·聚类分析算法 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘技术在入侵检测中的应用 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于数据挖掘的入侵检测算法 | 第31-38页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测模型 | 第31-33页 |
| ·有关关联规则算法的研究 | 第33-34页 |
| ·关联规则的改进方式 | 第33页 |
| ·算法改进及其实现 | 第33-34页 |
| ·关联规则算法在入侵检测中的应用 | 第34页 |
| ·基于加权关联规则的入侵检测方法 | 第34-35页 |
| ·加权关联规则在网络入侵检测中的应用 | 第35-36页 |
| ·聚类分析算法在入侵检测系统中的应用 | 第36-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 第五章 基于数据挖掘的入侵模型检测 | 第38-45页 |
| ·入侵检测系统分析 | 第38-39页 |
| ·系统设计 | 第39-41页 |
| ·系统需求分析 | 第39页 |
| ·入侵检测系统模型 | 第39页 |
| ·模块功能简述 | 第39-40页 |
| ·工作流程 | 第40页 |
| ·特征提取器 | 第40-41页 |
| ·模拟实验 | 第41-44页 |
| ·实验环境 | 第41页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 结论与展望 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第51页 |