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基于数据挖掘的入侵检测技术研究

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基于数据挖掘的入侵检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
1 绪论第7-13 页
  · 问题背景第7-10 页
  · 研究现状第10-11 页
  · 本文的研究思路第11-12 页
  · 本文的章节安排第12-13 页
2 入侵检测系统第13-23 页
  · 入侵检测定义及系统的研究现状第13-14 页
  · 通用检测模型第14-15 页
  · 入侵检测系统的主要分类第15-18 页
    · 根据信息源分类第15-16 页
    · 根据分析方法分类第16-18 页
  · 主要检测方法第18-22 页
    · 专家系统第18-19 页
    · 状态转换分析第19-20 页
    · 统计分析第20 页
    · 基于规则的检测第20-21 页
    · 神经网络方法第21 页
    · 基于agent的检测第21-22 页
  · 本章小结第22-23 页
3 常用的数据挖掘算法第23-29 页
  · 数据挖掘概述第23-24 页
  · 常用的数据挖掘算法第24-28 页
    · 聚类算法第24-26 页
    · 序列分析算法第26 页
    · 分类算法第26-27 页
    · 关联分析算法第27-28 页
  · 本章小结第28-29 页
4 基于DBSCAN和K-MEANS聚类算法第29-42 页
  · DBSCAN算法第29-32 页
  · K-MEANS算法及改进第32-40 页
    · 算法的描述第32-35 页
    · 算法的改进第35-37 页
    · 初始化算法性能分析第37-38 页
    · 改进后K-MEANS算法的流程图第38 页
    · 从K-MEANS得到Eps和Minpts的伪代码第38-39 页
    · 改进算法综述第39-40 页
  · 本章小节第40-42 页
5 基于合成聚类算法的入侵检测系统模型第42-54 页
  · 数据挖掘的入侵检测系统模型(DMIDS)第42 页
  · 入侵规则库设计与入侵规则解析第42-47 页
    · 入侵检测规则语言概述第43 页
    · 系统规则库设计第43-45 页
    · 入侵规则解析第45-47 页
    · 入侵事件检测过程第47 页
  · 聚类算法的实现第47-49 页
    · 聚类算法的c++实现片段第47-49 页
  · DMIDS通用模型中网络数据采集模块实现原理第49-50 页
    · 数据包截获过滤机制及原理第49-50 页
  · 聚类算法在数据集上的施用第50-53 页
    · 实验测试第50-51 页
    · 测试软件运行第51-53 页
  · 本章小结第53-54 页
6 工作总结第54-56 页
  · 主要做的工作第54 页
  · 研究体会第54 页
  · 进一步工作展望第54-56 页
致谢第56-57 页
参考文献第57-60 页
附录第60 页

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