| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景、目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外现状 | 第8-9页 |
| ·本文的章节安排 | 第9-10页 |
| 第2章 数据挖掘技术在入侵检测中的应用 | 第10-22页 |
| ·入侵检测技术 | 第10-13页 |
| ·入侵检测技术简介 | 第10页 |
| ·通用的入侵检测框架 | 第10-11页 |
| ·入侵检测分析方法 | 第11-13页 |
| ·贝叶斯理论 | 第13-18页 |
| ·数据挖掘与分类方法 | 第13-15页 |
| ·贝叶斯概述和贝叶斯定理 | 第15-16页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第16-18页 |
| ·遗传算法理论 | 第18-21页 |
| ·遗传算法描述与基本流程 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的基本结构及分类 | 第19-21页 |
| ·遗传算法的缺陷及改进 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于遗传算法的朴素贝叶斯分类器的入侵检测算法 | 第22-35页 |
| ·基于朴素贝叶斯分类器的入侵检测算法 | 第22-23页 |
| ·基于遗传算法的特征选择模型 | 第23-29页 |
| ·遗传算法编码 | 第24页 |
| ·遗传算法的适应度函数 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的操作算子 | 第25-28页 |
| ·编码策略和参数选择 | 第28-29页 |
| ·启发式遗传算法的设计 | 第29-34页 |
| ·精英保存算法 | 第29-30页 |
| ·自适应搜索算法 | 第30-31页 |
| ·状态转移算法 | 第31-33页 |
| ·改进的特征选择算法流程 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 实验结果 | 第35-41页 |
| ·KDDCUP1999 数据集简介 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-41页 |
| 第5章 总结和展望 | 第41-42页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·工作展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 摘要 | 第47-50页 |
| Abstract | 第50-53页 |