基于免疫进化计算的网络入侵检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·基于人工免疫的入侵检测研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究的内容 | 第15页 |
| ·论文的组织 | 第15-17页 |
| 第二章 入侵检测系统概述 | 第17-25页 |
| ·入侵检测系统的相关概念 | 第17-18页 |
| ·入侵和入侵检测 | 第17页 |
| ·入侵检测系统 | 第17-18页 |
| ·入侵检测系统的CIDF模型 | 第18-19页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第19-22页 |
| ·按信息源分类 | 第19-20页 |
| ·按检测方法分类 | 第20-22页 |
| ·入侵检测系统的发展趋势 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 生物免疫系统及人工免疫系统 | 第25-37页 |
| ·生物免疫系统 | 第25-31页 |
| ·免疫学的相关概念 | 第25-26页 |
| ·生物免疫系统的组成及其功能 | 第26-27页 |
| ·免疫原理 | 第27-28页 |
| ·生物免疫机制 | 第28-31页 |
| ·人工免疫系统 | 第31-36页 |
| ·人工免疫系统的概念 | 第31页 |
| ·人工免疫系统的一般框架 | 第31-32页 |
| ·人工免疫系统的主要算法 | 第32-35页 |
| ·人工免疫系统的应用 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 免疫进化计算在入侵检测中的应用 | 第37-45页 |
| ·免疫原理应用于入侵检测的可行性分析 | 第37-40页 |
| ·免疫原理对入侵检测技术的启示 | 第37-38页 |
| ·生物免疫系统与入侵检测系统对比 | 第38-40页 |
| ·基于免疫进化计算的入侵检测模型 | 第40-44页 |
| ·自我集的构造模型 | 第40-41页 |
| ·检测器的结构模型 | 第41-42页 |
| ·检测器的生命周期模型 | 第42-43页 |
| ·记忆检测器进化模型 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于免疫进化计算的入侵检测算法设计 | 第45-56页 |
| ·自我与非我的特征编码 | 第45-46页 |
| ·匹配算法 | 第46-48页 |
| ·连续r位匹配规则 | 第47页 |
| ·Hamming距离 | 第47-48页 |
| ·r-chunk(rch) | 第48页 |
| ·基于免疫进化计算的成熟检测器生成算法 | 第48-51页 |
| ·阳性与阴性选择 | 第48-49页 |
| ·基于免疫进化计算的成熟检测器生成算法的设计 | 第49-51页 |
| ·亲和力成熟算法 | 第51-53页 |
| ·亲和力函数的选取 | 第51-52页 |
| ·亲和力成熟算法的设计 | 第52-53页 |
| ·记忆检测器生成与更新算法 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 本文工作和主要贡献 | 第56-57页 |
| 进一步工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
