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聚类分析在入侵检测中的应用研究

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聚类分析在入侵检测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
第1章 绪论第10-16 页
  · 研究的背景及意义第10-11 页
  · 国内外研究现状第11-14 页
    · 入侵检测国内外研究现状第11-13 页
    · 聚类的研究进展第13 页
    · 基于聚类的入侵检测的研究进展第13-14 页
  · 本论文研究的主要内容第14-16 页
    · 研究内容第14 页
    · 文章结构第14-16 页
第2章 相关的技术简介第16-34 页
  · 入侵检测第16-25 页
    · 入侵检测的基本概念第16-17 页
    · 入侵检测通用系统框架第17-18 页
    · 入侵检测的分类第18-23 页
    · 目前入侵检测中存在的问题第23-24 页
    · 入侵检测未来的发展方向第24-25 页
  · 聚类分析第25-31 页
    · 聚类分析的定义第25 页
    · 聚类算法的要求第25-26 页
    · 聚类分析中的数据类型第26-29 页
    · 聚类的分类第29-31 页
  · 集群评估指标第31-33 页
  · 本章小结第33-34 页
第3章 改进的K-MEANS 算法第34-43 页
  · K-MEANS 算法第34-35 页
  · K-MEANS 算法的改进思想第35-37 页
  · 基于DBI 改进的K-MEANS 算法第37-40 页
    · 改进的DBIk-means 算法第37-39 页
    · DBIk-means 的执行步骤和算法描述第39-40 页
  · 基于集群指标DMC 改进的K-MEANS 算法第40-42 页
    · DMC 指标第40 页
    · 改进的DMC k-means 算法第40-41 页
    · DMCk-means 算法的执行步骤及过程描述第41-42 页
  · 本章小结第42-43 页
第4章 基于聚类分析的入侵检测系统模型第43-49 页
  · 入侵检测的系统模型第43-45 页
    · 数据采集第43 页
    · 数据预处理第43-44 页
    · 检测引擎第44-45 页
    · 报警模块第45 页
  · 基于聚类分析的入侵检测改进模型第45 页
  · 聚类检测模块第45-48 页
    · 训练数据模块第46-47 页
    · 检测模块第47-48 页
  · 本章小结第48-49 页
第5章 实验及结果分析第49-57 页
  · 实验数据集描述第49-50 页
  · 实验数据的选取第50-52 页
  · 实验结果分析第52-56 页
    · 对比k-means 算法和DBIk-means 算法第52-55 页
    · 对比DMCk-means 算法和DBIk-means 算法第55-56 页
  · 结果分析第56 页
  · 本章小结第56-57 页
结论第57-59 页
参考文献第59-62 页
攻读硕士学位期间所发表的论文第62-63 页
致谢第63页

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