关联规则挖掘算法的研究及其在网络入侵检测中的应用



关联规则挖掘算法的研究及其在网络入侵检测中的应用

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关联规则挖掘算法的研究及其在网络入侵检测中的应用

论文目录
第1章引言	第11-21 页
· 研究背景与意义	第11-12 页
· 数据挖掘技术的现状与发展	第12-15 页
· 数据挖掘技术介绍	第12-13 页
· 数据挖掘技术的发展方向	第13-15 页
· 基于数据挖掘的入侵检测研究的国内外现状与发展	第15-18 页
· 入侵检测系统介绍	第15 页
· 基于数据挖掘的入侵检测方法	第15-17 页
· 问题与分析	第17-18 页
· 本文的工作	第18-19 页
· 本文的组织	第19 页
· 本章小结	第19-21 页
第2章关联规则挖掘算法概述	第21-36 页
· 关联规则挖掘问题的描述	第21-24 页
· 基本概念	第21-22 页
· 关联规则挖掘的步骤	第22-23 页
· 关联规则分类与挖掘算法分类	第23-24 页
· 经典频繁项目集算法分析	第24-28 页
· 有候选项集产生的算法	第25-26 页
· 无候选项集产生的算法	第26-28 页
· 基于多层关联规则挖掘算法研究	第28-30 页
· 多层关联规则挖掘方法	第28-30 页
· 经典MI_CH算法	第30 页
· 基于多维关联规则挖掘算法研究	第30-35 页
· 多维关联规则挖掘中属性量化处理策略	第31-33 页
· 多维关联规则挖掘中对离散化属性的多值处理策略	第33-35 页
· 本章小结	第35-36 页
第3章 XARM算法—对经典Apriori算法的改进	第36-51 页
· Apriori算法的分析	第36-41 页
· Apriori算法的实现步骤	第36-37 页
· Apriori算法存在的不足	第37-38 页
· 提高Apriori的有效性	第38-41 页
· XARM算法的优化技术	第41-44 页
· 自适应变步长减小数据库扫描次数	第41-42 页
· 增强的事务压缩方法	第42-43 页
· 基于连接的支持度统计	第43-44 页
· 动态剪枝	第44 页
· XARM算法描述	第44-47 页
· 实验仿真结果与分析	第47-50 页
· 本章小结	第50-51 页
第4章 SFUP算法—关联规则增量更新改进算法	第51-62 页
· 关联规则的增量维护	第51-56 页
· 关联规则的更新	第51-52 页
· FUP算法的分析	第52-56 页
· 改进算法的基本原理	第56-57 页
· 改进算法的基本过程与实现	第57-60 页
· 改进算法的基本过程	第57-58 页
· 改进算法的实现	第58-60 页
· 算法性能分析	第60-61 页
· 本章小结	第61-62 页
第5章基于改进关联规则挖掘的入侵检测方法	第62-77 页
· 入侵检测概念	第62-64 页
· 基本体系结构	第62-64 页
· 系统构成	第64 页
· 现有入侵检测技术分析	第64-68 页
· 入侵检测的数据分析	第64-66 页
· 数据挖掘技术在入侵检测中的应用	第66-68 页
· 基于关联规则的判决方法	第68 页
· 基于改进关联规则挖掘的入侵检测方法	第68-75 页
· XSID的基本思想	第68-70 页
· 网络数据截获	第70-71 页
· 数据预处理	第71-72 页
· 正常行为模型及入侵行为模型的建立	第72-74 页
· 网络数据实时挖掘检测	第74-75 页
· 实验与分析	第75-76 页
· 本章小结	第76-77 页
第6章结论与展望	第77-79 页
· 结论	第77-78 页
· 进一步工作的方向	第78-79 页
致谢	第79-80 页
参考文献	第80-83 页
个人简历	第83 页

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