基于聚类和随机森林的网络入侵检测技术研究

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基于聚类和随机森林的网络入侵检测技术研究

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基于聚类和随机森林的网络入侵检测技术研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-14页
1.1 研究背景和意义	第8-9页
1.1.1 研究背景	第8页
1.1.2 研究意义	第8-9页
1.2 研究现状	第9-11页
1.2.1 国外研究现状	第9-10页
1.2.2 国内研究现状	第10-11页
1.3 研究方法与内容	第11-12页
1.3.1 研究方法	第11-12页
1.3.2 研究内容	第12页
1.4 主要工作与创新点	第12-13页
1.5 论文基本框架	第13-14页
第2章相关技术和方法概述	第14-26页
2.1 入侵检测概述	第14-19页
2.1.1 入侵检测的概念	第14页
2.1.2 入侵检测基的产生和发展	第14-16页
2.1.3 入侵检测基本模型	第16-18页
2.1.4 入侵检测数据源	第18页
2.1.5 入侵检测方法	第18-19页
2.1.6 现有的入侵检测系统存在的问题	第19页
2.2 入侵检测中的聚类分析	第19-23页
2.2.1 聚类分析概述	第20页
2.2.2 主要聚类算法的分类	第20-22页
2.2.3 入侵检测对聚类分析算法的性能要求	第22-23页
2.3 随机森林	第23-26页
2.3.1 随机森林的分类算法及特点	第23-24页
2.3.2 基于随机森林算法的入侵检测	第24-26页
第3章基于聚类分析的网络入侵检测的实验设计	第26-34页
3.1 基于聚类分析的入侵检测系统	第26-29页
3.1.1 数据捕获及预处理模块	第26-27页
3.1.2 聚类训练模块	第27页
3.1.3 检测模块	第27-29页
3.2 KDD CUP99数据集	第29-31页
3.2.1 kddcup99数据属性	第29页
3.2.2 数据集包含的入侵类型	第29-31页
3.3 性能评价标准	第31页
3.4 算法及改进算法的对比	第31-33页
3.4.1 实验参数的选择	第31-32页
3.4.2 已知类型的攻击和分析试验结果	第32页
3.4.3 对未知类型的攻击试验结果和分析	第32-33页
3.5 采用改进的标记聚类算法后的检测结果	第33-34页
3.5.1 试验结果已知的攻击	第33页
3.5.2 试验结果未知攻击	第33-34页
第4章随机森林算法在入侵检测中的作用	第34-38页
4.1 随机森林法	第34-35页
4.1.1 无监督的异常检测	第34页
4.1.2 离群点的计算	第34-35页
4.2 随机森林入侵检测系统设计	第35-36页
4.3 实验分析	第36-38页
第5章结论与展望	第38-40页
5.1 本论文的主要工作及创新点	第38页
5.2 总结与建议	第38-39页
5.3 展望	第39-40页
参考文献	第40-44页
附件	第44页

本篇论文共44页，点击这进入下载页面。

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