| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 告警数据聚合研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 告警数据关联分析研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文相关背景知识 | 第13-18页 |
| 1.3.1 入侵检测系统架构 | 第13-15页 |
| 1.3.2 告警数据处理分析模型 | 第15-16页 |
| 1.3.3 告警数据聚合及关联基本知识 | 第16-18页 |
| 1.4 本文研究内容及组织结构 | 第18-20页 |
| 1.4.1 本文研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 2 告警数据聚合技术研究 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 告警聚合技术定义及分类 | 第20-27页 |
| 2.2.1 告警聚合技术定义 | 第20页 |
| 2.2.2 基于属性相似度的告警聚合技术 | 第20-22页 |
| 2.2.3 基于决策树的告警聚合技术 | 第22-23页 |
| 2.2.4 基于聚类的告警聚合技术 | 第23-24页 |
| 2.2.5 基于SVM的告警聚合技术 | 第24-27页 |
| 2.3 小结 | 第27-28页 |
| 3 告警数据关联相关技术研究 | 第28-34页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 序列模式挖掘算法研究 | 第28-32页 |
| 3.2.1 序列模式挖掘相关概念定义 | 第28-29页 |
| 3.2.2 序列模式挖掘算法分类 | 第29-32页 |
| 3.3 序列模式挖掘算法在告警关联技术中的处理 | 第32-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 4 基于GA参数优化的SVM告警聚合技术 | 第34-45页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 基于GA参数优化的SVM在告警聚合中的技术研究 | 第34-40页 |
| 4.2.1 遗传算法优化技术 | 第34-36页 |
| 4.2.2 基于SVM的告警聚合技术 | 第36-37页 |
| 4.2.3 利用GA进行参数优化的SVM告警聚合技术 | 第37-40页 |
| 4.3 实验数据集介绍及实验结果分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 KDDCUP99数据集介绍 | 第40-41页 |
| 4.3.2 实验数据预处理 | 第41-42页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.4 小结 | 第44-45页 |
| 5 基于最大序列模式挖掘的告警关联技术 | 第45-52页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 最大攻击序列模式挖掘技术 | 第45-48页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 5.4 小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第60页 |