《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。