基于Android平台智能手机防火墙的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·人工免疫技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的工作与组织结构 | 第14-15页 |
| 2 移动终端网络防火墙技术概述 | 第15-31页 |
| ·移动终端环境威胁 | 第15-16页 |
| ·防火墙技术概述 | 第16-18页 |
| ·防火墙性能评价指标 | 第16-17页 |
| ·传统防火墙存在的问题 | 第17-18页 |
| ·基于免疫的网络防火墙 | 第18-19页 |
| ·免疫系统与网络防火墙系统的关系 | 第18-19页 |
| ·人工免疫的防火墙系统 | 第19页 |
| ·人工免疫系统概述 | 第19-24页 |
| ·生物免疫系统 | 第19-22页 |
| ·人工免疫技术概述 | 第22-24页 |
| ·移动终端防火墙系统常用的免疫算法 | 第24-28页 |
| ·否定选择算法 | 第24-25页 |
| ·克隆选择算法 | 第25-26页 |
| ·树突状细胞算法 | 第26-28页 |
| ·移动终端防火墙系统 | 第28-31页 |
| ·移动终端对防火墙系统的启示 | 第28页 |
| ·防火墙系统的基本构成 | 第28-31页 |
| 3 移动终端网络防火墙系统模型分析 | 第31-35页 |
| ·移动终端防火墙系统数据流模型 | 第31页 |
| ·基于人工免疫移动终端防火墙模型 AISF | 第31-35页 |
| ·AISF 防火墙模型的数据处理流程 | 第32-33页 |
| ·生成未成熟检测器 | 第33页 |
| ·免疫耐受 | 第33-34页 |
| ·否定选择过程 | 第34页 |
| ·克隆选择进化过程 | 第34-35页 |
| 4 否定选择算法的优化与仿真 | 第35-47页 |
| ·相关问题定义 | 第35-36页 |
| ·否定选择算法的步骤设计 | 第36页 |
| ·否定选择算法常用的亲和度计算 | 第36-37页 |
| ·海明距离匹配规则 | 第37页 |
| ·r-连续位匹配规则 | 第37页 |
| ·改进的否定算法 | 第37-39页 |
| ·算法描述 | 第37-39页 |
| ·算法性能分析 | 第39页 |
| ·优化算法的实验测试 | 第39-47页 |
| ·网络数据编码 | 第39-41页 |
| ·实验步骤 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-47页 |
| 5 移动终端的网络防火墙系统设计 | 第47-55页 |
| ·移动终端防火墙系统体系结构 | 第47-48页 |
| ·系统设计平台 | 第48页 |
| ·防火墙系统设计 | 第48-49页 |
| ·防火墙系统测试 | 第49-55页 |
| ·训练数据获取 | 第49-50页 |
| ·自体非自体生成模块设计 | 第50页 |
| ·未成熟检测器生成模块设计 | 第50-51页 |
| ·未成熟检测器自体耐受模块设计 | 第51页 |
| ·记忆检测器生成模块设计 | 第51页 |
| ·记忆检测器克隆进化模块设计 | 第51页 |
| ·数据检测模块设计 | 第51-52页 |
| ·防火墙系统测试 | 第52-53页 |
| ·测试结果分析 | 第53-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 个人简历、在学期间发表学术论文及取得的研究成果 | 第61页 |
