基于改进模糊C均值的入侵检测算法及应用研究
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基于改进模糊C均值的入侵检测算法及应用研究
论文目录
致谢
第1-6页
摘要
第6-7页
Abstract
第7-11页
1 绪论
第11-14页
· 选题背景及意义
第11-12页
· 国内外研究现状
第12-13页
· 论文内容和结构
第13-14页
2 入侵检测
第14-18页
· 入侵检测系统
第14-15页
· 入侵检测系统分类
第15-16页
· 基于网络的IDS
第15页
· 基于主机的IDS
第15-16页
· 分布式IDS
第16页
· 入侵检测的常用方法
第16-17页
· 误用检测方法
第16页
· 异常检测方法
第16-17页
· 小结
第17-18页
3 数据挖掘技术
第18-25页
· 数据挖掘的概念
第19页
· 数据挖掘算法介绍
第19-21页
· 聚类
第19-20页
· 分类
第20页
· 关联规则
第20-21页
· 序列模式
第21页
· 常用聚类算法
第21-24页
· 基于划分的方法
第21-22页
· 基于层次的方法
第22页
· 基于密度的方法
第22-23页
· 基于网格的方法
第23页
· 基于模型的方法
第23页
· 其他聚类方法
第23-24页
· 小结
第24-25页
4 聚类初始化方法研究
第25-32页
· 常用初始化方法
第25-27页
· 山峰聚类法
第25-26页
· 减法聚类法
第26-27页
· 改进的自适应山峰聚类
第27-28页
· 初始化算法对比实验
第28-31页
· 时间复杂度比较
第28页
· 实验结果分析
第28-31页
· 小结
第31-32页
5 基于AMCA-FCM 的入侵检测算法及应用
第32-42页
· 模糊C 均值算法
第32-33页
· 改进模糊C 均值算法
第33页
· 异常检测算法
第33-34页
· 基于AMCA-FCM 的入侵检测算法实现过程
第34-37页
· 算法原理
第34页
· 入侵检测算法流程图
第34页
· 入侵检测过程
第34-37页
· 仿真实验
第37-40页
· 实验数据描述
第37-38页
· 实验结果及分析
第38-40页
· 小结
第40-42页
6 基于AMCA-FCM 的入侵检测模型的设计
第42-52页
· 入侵检测模型研究
第42页
· 通用入侵检测模型
第42-44页
· 入侵检测系统现状
第44页
· 基于数据挖掘的经典入侵检测模型
第44-46页
· 基于AMCA-FCM 算法的入侵检测模型
第46-51页
· 模型设计目标及特点
第47页
· 模型结构及工作原理
第47-50页
· 模型可行性分析
第50-51页
· 小结
第51-52页
结论
第52-54页
参考文献
第54-56页
作者简历
第56-57页
学位论文数据集
第57-58 页
本篇论文共
58
页,
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