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书 名: 基于聚类的入侵检测算法研究

作　者：蒋盛益

出版社： 科学出版社

出版时间： 2008

ISBN: 9787030225535

开本： 大32

定价: 28.00 元

内容简介

《基于聚类的入侵检测算法研究》以聚类分析为基本工具，围绕入侵检测这一目标展开讨论。包括：入侵检测的相关概念和研究现状；聚类分析的基础知识；针对入侵检测问题中数据具有大规模和混合属性的特点，重点研究数据之间的差异性度量方法，高效自适应聚类算法；在介绍现有经典的异常挖掘算法的基础上，提出异常因子的度量方法，进而研究静态异常挖掘算法；改进最近邻分类方法，在静态异常检测的基础上，研究一类动态数据的异常检测，将入侵检测问题视为动态数据的异常检测问题；总结并对后续研究工作进行展望。

《基于聚类的入侵检测算法研究》通过实例说明原理，对从事数据挖掘、入侵检测的科技人员具有重要的参考价值。还可作为计算机、信息技术等专业的研究生学习、研究的参考资料。

作者简介

蒋盛益，男，1963年出生，湖南隆回县人，博士，教授，硕士生导师。民盟广东省第十三届委员会科技委员会委员；第十届广东省政协委员；广东省“千百十工程”省级培养对象；广东外语外贸大学校级教学名师，广东外语外贸大学信息学院副院长，中国计算机学会高级会员，广东省计算机学会理事。

主要研究方向：数据挖掘和自然语言处理

个人工作简历：1984年湖南师范大学数学系本科毕业，1989年中南工业大学数理统计专业硕士研究生毕业,2005年6月华中科技大学计算机应用专业博士研究生毕业。2005年7月进入我校信息学院工作。2006年聘为教授，2008年聘为硕士生导师。

目录

第1章入侵检测概述

1.1研究背景

1.2计算机安全与入侵检测

1.3入侵检测技术研究概述

1.4典型入侵检测产品

1.5入侵检测发展趋势

第2章聚类分析基础

2.1聚类分析及其应用

2.2聚类分析研究的主要内容

2.3典型聚类方法（技术）及特点介绍

2.4相似性度量

2.5聚类算法的性能评价

2.6数据挖掘对聚类的典型要求

2.7聚类分析中几个挑战性问题

第3章面向大规模数据集的高效聚类算法研究

3.1聚类表示及差异性度量方法研究

3.2一种增强的k-means聚类算法

3.3基于最小距离原则的聚类算法

3.4基于引力的聚类方法GCA

3.5基于相似度的聚类算法CABMS

3.6基于投票机制的融合聚类算法

3.7本章小结

第4章异常挖掘算法研究

4.1异常挖掘及其应用

4.2典型异常挖掘方法介绍

4.3一种增强的局部异常挖掘算法

4.4两阶段异常挖掘方法TOD

4.5基于聚类的异常挖掘方法CBOD

4.6基于万有引力的异常挖掘算法ODBUG

4.7小结及未来研究展望

第5章基于聚类的入侵检测方法

5.1有指导的入侵检测方法与无指导的入侵检测方法

5.2有指导入侵检测方法CBSID-1

5.3有指导入侵检测方法CBSID-2

5.4基于聚类的无指导的入侵检测方法CBUID

5.5基于引力的入侵检测方法GBID

5.6基于对象偏离程度的入侵检测方法DBID

5.7小结

第6章总结与展望

6.1主要工作总结

6.2研究展望

参考文献

附录　书中所使用的数据集

1.soybeandisease数据集

2.mushroom数据集

3.CongressionalVotes数据集

4.乳腺癌数据集（Wisconsinbreastcancerdataset）

5.淋巴系造影术数据集（1ymphographydataset）

6.DARPA98数据集

7.KDDCUP99数据集

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