學位論文題目：XX算法研究及其在XX中的應用
一、學位論文研究內容
論文的研究內容包括兩個方面：一是研究新的高效的聚類算法;一是把已有的聚類算法或論文提出的新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、針對聚類算法的研究問題：
1、如何提高算法的可擴展性
許多聚類算法在小于200個數據對象的小數據集上是高效率的，但是無法處理一個大規模數據庫里的海量對象。現有的聚類算法只有極少數適合處理大數據集，而且只能處理數值型數據對象，無法分析具有類屬性的數據對象。
2、如何處理離群點
在實際應用中，估計數據集中的離群點可能是非常困難的，很多算法通常丟棄增長緩慢的簇，這樣的簇趨向于代表離群點。然而在某些應用中，用戶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，那么我們需要考慮在對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數據的聚類算法的有效性
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。而目前有關聚類算法的有效性分析，大都集中在對數值數據的聚類方式分析上。對于具有類屬性的數據聚類，還沒有行之有效的分析方法。
第二、針對聚類算法在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算法作出改進后，應用到IDS系統中去，或者提出一個全新的算法來適應IDS的要求。隨著聚類技術的不斷發展，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，大量的誤警是重復發生并且頻繁發生的，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(應有2000-3000字)
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。作為與信息安全專業的交叉學科，近年來，聚類算法在入侵檢測方面也得到大量的應用。然而，聚類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：聚類算法的研究以及聚類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：