題目：聚類演算法研究及其在IDS中的應用
一、論文的研究內容
論文的研究內容包括兩個方面：一是研究新的高效的聚類演算法;一是把已有的聚類演算法或論文提出的新演算法和入侵檢測技術相結合，從而提出一個好的入侵檢測模型。具體的研究內容包括以下幾個點：
第一、針對聚類演算法的研究問題：
1、如何提高演算法的可擴充套件性
許多聚類演算法在小於200個數據物件的小資料集上是高效率的，但是無法處理一個大規模資料庫裡的海量物件。現有的聚類演算法只有極少數適合處理大資料集，而且只能處理數值型資料物件，無法分析具有類屬性的資料物件。
2、如何處理離群點
在實際應用中，估計資料集中的離群點可能是非常困難的，很多演算法通常丟棄增長緩慢的簇，這樣的簇趨向於代表離群點。然而在某些應用中，使用者可能對相對較小的簇比較感興趣，比如入侵檢測中，這些小的簇可能代表異常行為，那麼我們需要考慮在對演算法影響更小的前提下，如何更好的處理這些離群點。
3、研究適合具有類屬性資料的聚類演算法的有效性
對聚類分析而言，有效性問題通常可以轉換為最佳類別數K的決策。而目前有關聚類演算法的有效性分析，大都集中在對數值資料的聚類方式分析上。對於具有類屬性的資料聚類，還沒有行之有效的分析方法。
第二、針對聚類演算法在IDS應用中的研究問題：
1、如何結合聚類技術和入侵檢測技術取得更好的效果
很多的聚類演算法都已經和IDS應用環境結合起來了，很多研究者對前人提出的演算法作出改進後，應用到IDS系統中去，或者提出一個全新的演算法來適應IDS的要求。隨著聚類技術的不斷髮展，聚類技術在入侵檢測中的應用將是一個很有前景的工作。我們需要把更好的聚類技術成果應用到入侵檢測中。
2、利用聚類技術處理入侵檢測中的頻繁誤警
雖然入侵檢測是重要的安全措施，然而它常常觸發大量的誤警，使得安全管理員不堪重負，事實上，大量的誤警是重複發生並且頻繁發生的，可以利用聚類技術來尋找導致IDS產生大量誤警的本質原因。
二、學位論文研究依據
學位論文的選題依據和研究意義，以及國內外研究現狀和發展趨勢
聚類分析研究已經有很長的歷史，其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經得到了研究者的充分肯定。對聚類演算法的研究必將推動相關學科向前發展。另外，聚類技術已經活躍在廣泛的應用領域。作為與資訊保安專業的交叉學科，近年來，聚類演算法在入侵檢測方面也得到大量的應用。然而，聚類演算法雖取得了長足的發展，但仍有一些未解決的問題。同時，聚類演算法在某些應用領域還沒有充分的發揮作用，聚類技術和入侵檢測技術結合得還不夠完善。在這種背景下，我們認為，論文的選題是非常有意義的。
本論文研究的內容主要包括兩個方面：聚類演算法的研究以及聚類演算法在入侵檢測中的應用。下面從兩個方面闡述國內外這兩個方面的發展現狀和趨勢：
前人已經提出很多聚類演算法，然而沒有任何一種聚類演算法可以普遍適用於揭示各種多維資料集所呈現出來的多種多樣的結構，根據資料在聚類中的積聚規則以及應用這些規則的方法，可以將聚類演算法分為以下幾種：
1.劃分聚類演算法
劃分聚類演算法需要預先指定聚類數目或聚類中心，通過反覆迭代運算，逐步降低目標函式的誤差值，當目標函式收斂時，得到最終的聚類結果，劃分聚類演算法典型代表是k-means演算法[1]和k-modoids演算法。這些演算法處理過程簡單，執行效率好，但是存在對聚類數目的依賴性和退化性。迄今為止，許多聚類任務都選擇這兩個經典演算法，針對k-means及k-modoids的固有弱點，也出現了的不少改進版本。
2.層次聚類演算法
又稱樹聚類演算法，它使用資料的聯接規則，透過一種層次的架構方式，反覆將資料進行分裂和聚合，以形成一個層次序列的`聚類問題解。由於層次聚類演算法的計算複雜性比較高，所以適合於小型資料集的聚類。20xx年，Gelbard等人有提出一種新的層次聚合演算法，稱為正二進位制方法。該方法把待分類資料以正的二進位制形式儲存在二維矩陣中，他們認為，將原始資料轉換成正二進位制會改善聚類結果的正確率和聚類的魯棒性，對於層次聚類演算法尤其如此。Kumar等人[9]面向連續資料提出一種新的基於不可分辨粗聚合的層次聚類演算法，既考慮了項的出現次序又考慮了集合內容，該演算法能有效挖掘連續資料，並刻畫類簇的主要特性。
3.基於密度-網格的聚類演算法
與傳統的聚類方法不同：基於密度的聚類演算法，通過資料密度來發現任意形狀的類簇;基於網格的聚類演算法，使用一個網格結構，圍繞模式組織由矩形塊劃分的值空間，基於塊的分佈資訊實現模式聚類，基於網格的聚類演算法常常與其他方法相結合，特別是與基於密度的聚類方法相結合。基於網格和密度的聚類方法在以空間資訊處理為代表的眾多領域有著廣泛的應用。特別是伴隨著近來處理大規模資料集、可伸縮的聚類方法的開發，它在空間資料探勘研究子域日趨活躍。
開題報告研究方法大全
實證研究法
實證研究法是科學實踐研究的一種特殊形式。其依據現有的科學理論和實踐的需要，提出設計，利用科學儀器和裝置，在自然條件下，通過有目的有步驟地操縱，根據觀察、記錄、測定與此相伴隨的現象的變化來確定條件與現象之間的因果關係的活動。主要目的在於說明各種自變數與某一個因變數的關係。
定量分析法
在科學研究中，通過定量分析法可以使人們對研究物件的認識進一步精確化，以便更加科學地揭示規律，把握本質，理清關係，預測事物的發展趨勢。
定性分析法
定性分析法就是對研究物件進行“質”的方面的分析。具體地說是運用歸納和演繹、分析與綜合以及抽象與概括等方法，對獲得的各種材料進行思維加工，從而能去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡，達到認識事物本質、揭示內在規律。
跨學科研究法
運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行綜合研究的方法，也稱“交叉研究法”。科學發展運動的規律表明，科學在高度分化中又高度綜合，形成一個統一的整體。據有關專家統計，現在世界上有2000多種學科，而學科分化的趨勢還在加劇，但同時各學科間的聯絡愈來愈緊密，在語言、方法和某些概念方面，有日益統一化的趨勢。