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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
本篇论文共
60
页,
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