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基于数据挖掘的入侵检测系统的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 本课题研究的背景及其意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究状况第11页
    1.3 论文研究内容第11-12页
    1.4 本章小结第12-13页
第二章 入侵检测技术概述第13-20页
    2.1 入侵检测的基础知识第13-15页
        2.1.1 入侵检测概述第13页
        2.1.2 入侵检测的发展阶段第13-14页
        2.1.3 入侵检测系统的组成第14-15页
    2.2 入侵检测分类第15-17页
        2.2.1 按照信息的来源分类第15-16页
        2.2.2 按检测方法分类第16-17页
        2.2.3 按各个模块运行的分布方式第17页
    2.3 入侵检测系统面临的问题第17-18页
    2.4 入侵检测的发展趋势第18-19页
    2.5 本章小结第19-20页
第三章 网络数据捕获基础第20-35页
    3.1 网络的数据捕获的原理第20-21页
        3.1.1 网卡的工作模式第20页
        3.1.2 网络开发函数库第20-21页
    3.2 WinPcap 函数库第21-27页
        3.2.1 WinPcap 的数据结构第21-22页
        3.2.2 WinPcap 的主要函数第22-24页
        3.2.3 WinPcap 各功能模块第24-27页
    3.3 基于WinPcap 的网络数据捕获程序第27-32页
        3.3.1 获得本机网络驱动器列表第29页
        3.3.2 获得已安装的网络驱动器的高级信息第29页
        3.3.3 打开网卡准备捕获数据包第29-30页
        3.3.4 数据包的过滤设定第30页
        3.3.5 开始捕获数据包第30-32页
    3.4 数据包协议分析第32页
    3.5 程序运行过程第32-33页
    3.6 本章小结第33-35页
第四章 聚类算法分析与设计第35-47页
    4.1 聚类算法简介第35-36页
    4.2 聚类算法的分类第36-37页
    4.3 聚类分析在入侵检测中的应用第37-39页
        4.3.1 聚类用于入侵检测的过程第37-38页
        4.3.2 相似度的计算方法第38-39页
    4.4 聚类算法的设计第39-46页
        4.4.1 基于克隆算法的网络结构聚类算法第39-41页
        4.4.2 基于禁忌克隆的网络结构聚类算法第41-45页
        4.4.3 基于克隆聚类的异常检测算法第45-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第五章 实验分析第47-52页
    5.1 试验数据集第47页
    5.2 数据特征选取第47-50页
    5.3 数据预处理第50-52页
        5.3.1 对于连续型属性第50页
        5.3.2 对于离散型的特征属性第50-52页
第六章 结论与展望第52-54页
    6.1 结论第52页
    6.2 展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
作者简介第59页

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