| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 入侵检测技术 | 第15-26页 |
| ·网络入侵 | 第15-18页 |
| ·入侵概念 | 第15页 |
| ·网络入侵流程 | 第15-16页 |
| ·网络入侵方式 | 第16-18页 |
| ·入侵检测概念 | 第18-20页 |
| ·入侵检测分类 | 第20-22页 |
| ·根据信息源分类 | 第20-21页 |
| ·根据分析方法分类 | 第21-22页 |
| ·入侵检测主要产品 | 第22-23页 |
| ·开源产品 | 第22页 |
| ·商业产品 | 第22-23页 |
| ·入侵检测现状及发展趋势 | 第23-25页 |
| ·入侵检测现状 | 第23-24页 |
| ·入侵检测发展趋势 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据挖掘技术 | 第26-34页 |
| ·数据挖掘概念 | 第26页 |
| ·数据挖掘主要方法 | 第26-32页 |
| ·聚类算法 | 第26-28页 |
| ·分类算法 | 第28-30页 |
| ·关联分析算法 | 第30-31页 |
| ·序列分析算法 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘发展趋势 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 k-means及其改进算法 | 第34-47页 |
| ·k-means算法 | 第34-36页 |
| ·k-means算法的基本思想 | 第34页 |
| ·k-means算法描述 | 第34-35页 |
| ·k-means算法的基本流程 | 第35页 |
| ·k-means算法的优缺点 | 第35-36页 |
| ·DBSCAN算法 | 第36-38页 |
| ·基于密度聚类算法的基本概念定义 | 第36页 |
| ·DBSCAN算法的概念 | 第36-37页 |
| ·DBSCAN算法描述 | 第37页 |
| ·DBSCAN算法的基本流程 | 第37-38页 |
| ·PSO算法 | 第38-40页 |
| ·PSO算法的基本思想 | 第38页 |
| ·PSO算法的基本概念定义 | 第38-39页 |
| ·PSO算法描述 | 第39页 |
| ·PSO算法的基本流程 | 第39-40页 |
| ·Density-based K-means算法 | 第40-41页 |
| ·Density-based K-means算法的基本思想 | 第40页 |
| ·Density-based K-means算法描述 | 第40-41页 |
| ·Density-based K-means算法的基本流程 | 第41页 |
| ·PSO-based K-means算法 | 第41-42页 |
| ·PSO-based K-means算法的基本思想 | 第41-42页 |
| ·PSO-based K-means算法描述 | 第42页 |
| ·PSO-based K-means算法的基本流程 | 第42页 |
| ·实验结果及其分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 入侵检测系统模型及实现 | 第47-68页 |
| ·入侵检测系统模型 | 第47-48页 |
| ·入侵检测系统实现 | 第48-58页 |
| ·总体结构设计 | 第48页 |
| ·网络数据采集模块 | 第48-49页 |
| ·数据预处理模块 | 第49-52页 |
| ·误用检测模块 | 第52-53页 |
| ·异常检测模块 | 第53-54页 |
| ·响应模块 | 第54-55页 |
| ·规则挖掘处理模块 | 第55-58页 |
| ·实验结果及其分析 | 第58-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文总结 | 第68-69页 |
| ·工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
| 附录一 缩写词表 | 第75-76页 |
| 附录二 本文对应图表 | 第76-77页 |
