基于人工免疫算法的入侵检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第10页 |
| 1.2 入侵检测研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外入侵检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内入侵检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 人工免疫研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外人工免疫研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内人工免疫研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 基于人工免疫的入侵检测研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 需要解决的问题和途径 | 第17页 |
| 1.6 小结 | 第17-18页 |
| 第2章 入侵检测 | 第18-30页 |
| 2.1 入侵检测必要性 | 第18-19页 |
| 2.2 入侵检测定义 | 第19页 |
| 2.3 入侵检测发展过程 | 第19-21页 |
| 2.4 入侵检测系统 | 第21-25页 |
| 2.4.1 入侵检测系统结构与功能 | 第21-23页 |
| 2.4.2 入侵检测系统分类 | 第23-25页 |
| 2.5 入侵检测方法 | 第25-26页 |
| 2.6 入侵检测技术 | 第26-28页 |
| 2.6.1 基于统计分析的入侵检测技术 | 第26页 |
| 2.6.2 基于专家系统的入侵检测技术 | 第26-27页 |
| 2.6.3 基于神经网络的入侵检测技术 | 第27页 |
| 2.6.4 基于数据挖掘的入侵检测技术 | 第27-28页 |
| 2.6.5 基于人工免疫的入侵检测技术 | 第28页 |
| 2.7 入侵检测评价标准 | 第28-29页 |
| 2.8 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人工免疫 | 第30-42页 |
| 3.1 生物免疫系统 | 第30-33页 |
| 3.1.1 生物免疫系统的基本概念 | 第31页 |
| 3.1.2 生物免疫系统的主要功能 | 第31页 |
| 3.1.3 生物免疫系统的主要特点 | 第31-33页 |
| 3.2 人工免疫系统模型 | 第33-34页 |
| 3.3 人工免疫与入侵检测关系 | 第34-35页 |
| 3.3.1 生物免疫与入侵检测对应关系 | 第34页 |
| 3.3.2 免疫入侵检测发展状况 | 第34-35页 |
| 3.4 人工免疫相关算法 | 第35-41页 |
| 3.4.1 基本概念 | 第35-36页 |
| 3.4.2 简单免疫算法 | 第36-38页 |
| 3.4.3 复杂免疫算法 | 第38-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 免疫算法设计 | 第42-55页 |
| 4.1 KDDCUP99数据集 | 第42-43页 |
| 4.2 研究属性选取 | 第43-46页 |
| 4.2.1 基于特征抽取的降维方法 | 第43-45页 |
| 4.2.2 基于特征选择的降维方法 | 第45-46页 |
| 4.3 基于二进制数据的多种群克隆选择算法设计 | 第46-50页 |
| 4.3.1 多种群克隆选择算法 | 第46-50页 |
| 4.3.2 初始种群特殊化处理 | 第50页 |
| 4.4 基于二进制数据的r匹配规则改进 | 第50-54页 |
| 4.4.1 r-位匹配规则 | 第51页 |
| 4.4.2 r-连续位匹配规则 | 第51-52页 |
| 4.4.3 改进匹配规则 | 第52-54页 |
| 4.5 小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验仿真 | 第55-64页 |
| 5.1 实验设计思路 | 第55-56页 |
| 5.2 实验条件和步骤 | 第56页 |
| 5.2.1 实验条件 | 第56页 |
| 5.2.2 实验步骤 | 第56页 |
| 5.3 自体集训练 | 第56-57页 |
| 5.4 匹配参数r的确定 | 第57-61页 |
| 5.4.1 第一次匹配时r值的确定 | 第57-59页 |
| 5.4.2 第二次匹配时r值的确定 | 第59-61页 |
| 5.5 实验结果 | 第61-63页 |
| 5.6 小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 导师简介 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
