基于数据挖掘的实时入侵检测技术研究



基于数据挖掘的实时入侵检测技术研究

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基于数据挖掘的实时入侵检测技术研究

论文目录
中文摘要	第1-4 页
英文摘要	第4-9 页
1 绪论	第9-18 页
· 引言	第9-10 页
· 入侵与网络安全	第10-12 页
· 入侵	第10-12 页
· 网络安全	第12 页
· 传统网络安全技术与入侵检测的必要性	第12-17 页
· 传统网络安全技术分析	第12-13 页
· 入侵检测的必要性	第13-15 页
· 传统网络安全技术与入侵检测技术之间的结合	第15-17 页
· 论文内容安排	第17 页
· 本章小结	第17-18 页
2 入侵检测与数据挖掘技术	第18-36 页
· 入侵检测技术	第18-26 页
· 入侵检测技术概述	第18-19 页
· 入侵检测技术	第19-23 页
· 入侵检测系统体系结构	第23-25 页
· 入侵检测技术的发展方向	第25-26 页
· 数据挖掘技术	第26-30 页
· 数据挖掘技术概述与分类	第26-27 页
· 数据挖掘过程	第27-28 页
· 数据挖掘方法	第28-29 页
· 数据挖掘技术目前存在的问题及发展趋势	第29-30 页
· 基于数据挖掘的入侵检测技术	第30-35 页
· 入侵检测中数据挖掘技术的引入	第30-31 页
· 基于数据挖掘的入侵检测过程与模型	第31-32 页
· 基于数据挖掘的入侵检测技术研究	第32-34 页
· 基于数据挖掘的入侵检测技术展望	第34-35 页
· 本章小结	第35-36 页
3 基于聚类分析的入侵检测研究	第36-47 页
· 聚类分析方法	第36-39 页
· 聚类分析的数据类型及其预处理	第36-37 页
· 聚类分析方法分类	第37-39 页
· 聚类分析在入侵检测中的应用	第39-41 页
· 基于聚类分析的入侵检测过程	第39-40 页
· 初始聚类检测算法	第40-41 页
· 基于模糊C均值聚类的入侵检测算法原理与实现	第41-43 页
· 模糊C均值聚类	第41-42 页
· 基于模糊C均值聚类的入侵检测算法实现	第42-43 页
· 实验结果分析	第43-46 页
· 本章小结	第46-47 页
4 基于蚁群优化聚类的入侵检测研究	第47-52 页
· 算法背景	第47-48 页
· 基于蚁群优化聚类的入侵检测算法原理与实现	第48-50 页
· 蚁群优化算法	第48-49 页
· 基于蚁群优化聚类的入侵检测原理	第49 页
· 基于蚁群优化聚类的入侵检测算法实现	第49-50 页
· 实验结果分析	第50-51 页
· 本章小结	第51-52 页
5 基于聚类分析与专家系统协作的入侵检测模型研究	第52-59 页
· 基于数据挖掘的入侵检测模型	第52-53 页
· 基于聚类分析与专家系统协作的入侵检测模型	第53-56 页
· 基于聚类分析与专家系统协作的入侵检测模型	第53-54 页
· 模型组件分析	第54-55 页
· 基于专家系统的误用检测技术	第55-56 页
· 基于聚类分析的异常检测技术	第56 页
· 从聚类检测结果中提取入侵特征	第56 页
· 实验结果分析	第56-58 页
· 本章小结	第58-59 页
6 论文总结	第59-61 页
· 论文工作总结	第59 页
· 进一步的工作	第59-61 页
致谢	第61-62 页
参考文献	第62-66 页
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文	第66 页
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目	第66-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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