基于数据挖掘的入侵检测技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-14页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 2 入侵检测与数据挖掘技术 | 第14-25页 |
| ·入侵检测技术 | 第14-20页 |
| ·入侵检测基本原理 | 第14页 |
| ·入侵检测系统基本功能与基本构成 | 第14-15页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第15-18页 |
| ·入侵检测方法 | 第18-19页 |
| ·目前入侵检测存在的问题 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘主要技术 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘在入侵检测中的应用 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于数据挖掘的入侵检测算法研究 | 第25-39页 |
| ·Apriori算法研究 | 第25-28页 |
| ·相关概念 | 第25-26页 |
| ·算法描述 | 第26-28页 |
| ·Apriori算法应用于入侵检测 | 第28页 |
| ·K-means算法研究 | 第28-38页 |
| ·相关概念 | 第29-30页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·K-means算法不足及改进思路 | 第31-32页 |
| ·基于改进K-means的异常检测算法 | 第32-34页 |
| ·算法实现及实验设计 | 第34-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于数据挖掘的入侵检测系统设计 | 第39-55页 |
| ·设计背景 | 第39页 |
| ·功能介绍 | 第39-40页 |
| ·整体设计 | 第40-43页 |
| ·设计思路 | 第40-41页 |
| ·系统结构 | 第41-42页 |
| ·工作流程 | 第42-43页 |
| ·关键模块详细设计 | 第43-54页 |
| ·事件产生器模块 | 第43-47页 |
| ·聚类分析模块 | 第47-50页 |
| ·事件分析器模块 | 第50-52页 |
| ·事件数据库 | 第52页 |
| ·响应单元模块 | 第52-53页 |
| ·关联规则分析模块 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 系统实现及测试 | 第55-60页 |
| ·系统实现 | 第55页 |
| ·开发环境 | 第55页 |
| ·安装配置 | 第55页 |
| ·系统测试 | 第55-58页 |
| ·测试环境 | 第55-56页 |
| ·测试方法 | 第56页 |
| ·测试结果与分析 | 第56-58页 |
| ·系统性能分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录A | 第64-67页 |
| 作者简历 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
