基于数据挖掘的入侵检测系统的研究



基于数据挖掘的入侵检测系统的研究

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基于数据挖掘的入侵检测系统的研究

论文目录
第1章绪论	第1-13 页
· 研究的背景、目的和意义	第5-6 页
· 入侵检测概述	第6-12 页
· 入侵检测的产生和发展	第6-7 页
· 入侵检测模型	第7-8 页
· 入侵检测系统的原理	第8-9 页
· 入侵检测系统的主要分类	第9-11 页
· 存在的问题	第11-12 页
· 作者的主要工作	第12-13 页
第2章基于数据挖掘的入侵检测系统MADAMID	第13-25 页
· 基于数据挖掘技术的入侵检测基本模型	第13-14 页
· 数据挖掘基本算法	第14-16 页
· 数据挖掘应用于入侵检测的方法	第16-20 页
· 分类算法	第16-18 页
· 关联规则分析	第18-19 页
· 频繁情节规则	第19-20 页
· 用MADAMID系统进行入侵检测	第20-25 页
· MADAMID构造入侵检测模型的过程	第20-21 页
· 审计数据源	第21-22 页
· 基于连接(会话)记录的误用检测	第22-23 页
· 用户行为的异常检测	第23-25 页
第3章 MADAMID系统的分析与改进	第25-48 页
· 高速关联规则挖掘算法	第25-30 页
· 四种频集挖掘算法及其特点	第26-28 页
· 四种频集挖掘算法的效率分析	第28-29 页
· 入侵检测系统中关联规则挖掘算法的选择	第29-30 页
· DDoS的入侵特征分析和检测方法	第30-40 页
· DDoS的入侵特征分析	第30-33 页
· DDoS的检测方法	第33-39 页
· DDoS的响应方法	第39-40 页
· 蠕虫的入侵特征分析和检测方法	第40-45 页
· 蠕虫的入侵特征分析	第40-43 页
· 蠕虫入侵的检测方法	第43-44 页
· 蠕虫入侵的响应方法	第44-45 页
· 基于智能体的结构的系统	第45-48 页
· 智能代理技术	第46-47 页
· 采用代理体系结构的入侵检测系统	第47-48 页
第4章基于数据挖掘的入侵检测系统模型	第48-59 页
· MADMAID系统模型	第48-49 页
· 基于数据挖掘的入侵检测系统模型的主要缺陷	第49-52 页
· 健壮性	第49-50 页
· 精确性	第50-52 页
· 基于区域的入侵检测模型(ABID)	第52-59 页
· 基于区域的入侵检测模型(ABID)结构	第52-56 页
· 基于区域的入侵检测模型(ABID)的优点	第56-59 页
第5章高速关联规则挖掘算法在入侵检测系统中的应用	第59-67 页
· FP_GROWTH算法	第59-61 页
· 算法的扩展	第61-64 页
· 轴属性	第61 页
· 低频属性	第61-62 页
· 扩展的FP_growth算法	第62-64 页
· 用户行为模式的异常检测	第64-67 页
· 数据源及预处理	第64-65 页
· 用户模式的异常检测	第65-67 页
第6章总结与展望	第67-69 页
· 总结	第67-68 页
· 研究展望	第68-69 页
参考文献	第69-73 页
作者攻读硕士学位期间发表的论文	第73-74 页
致谢	第74 页

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