基于免疫原理的入侵检测模型和算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·课题研究背景 | 第13-14页 |
| ·入侵检测产生和发展 | 第14-16页 |
| ·基于免疫学的入侵检测综述 | 第16-19页 |
| ·论文内容安排 | 第19-20页 |
| 第二章 入侵检测系统和人工免疫学概论 | 第20-33页 |
| ·入侵检测系统概论 | 第20-24页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第20-22页 |
| ·入侵检测系统框架 | 第22页 |
| ·入侵检测常用方法 | 第22-24页 |
| ·生物免疫系统 | 第24-28页 |
| ·免疫系统结构 | 第25-26页 |
| ·特异性免疫 | 第26-27页 |
| ·免疫系统的适应性 | 第27页 |
| ·免疫耐受过程 | 第27-28页 |
| ·免疫应答 | 第28页 |
| ·人工免疫算法的研究 | 第28-32页 |
| ·免疫算法 | 第28-29页 |
| ·否定选择算法 | 第29-30页 |
| ·克隆选择算法 | 第30-32页 |
| ·该领域研究前景 | 第32-33页 |
| 第三章 基于人工免疫机理的入侵检测系统模型设计 | 第33-45页 |
| ·基本思想 | 第33-34页 |
| ·计算机免疫系统设计步骤 | 第34-37页 |
| ·问题描述 | 第34页 |
| ·选择免疫原理 | 第34页 |
| ·计算机免疫系统的构造 | 第34-37页 |
| ·基于免疫机理的网络入侵检测模型的研究 | 第37-45页 |
| ·基于动态克隆选择算法的入侵检测模型 | 第37-39页 |
| ·改进后的动态网络入侵检测模型 | 第39-40页 |
| ·模型的数学描述 | 第40-41页 |
| ·模型各模块工作原理 | 第41-42页 |
| ·模型的分析 | 第42-45页 |
| 第四章 系统关键模块的算法实现 | 第45-61页 |
| ·检测器耐受模块算法实现 | 第45-46页 |
| ·亲和力算法的改进 | 第46-49页 |
| ·r-连续位匹配规则 | 第47-48页 |
| ·改进的r-连续位匹配规则 | 第48-49页 |
| ·改进的动态克隆选择算法 | 第49-54页 |
| ·动态克隆选择算法 | 第49-51页 |
| ·可控变异和随机变异 | 第51-53页 |
| ·动态降职 | 第53-54页 |
| ·入侵检测模块算法实现 | 第54-61页 |
| ·抗原处理流程 | 第54-59页 |
| ·记忆抗体检测模块 | 第55-57页 |
| ·成熟抗体检测模块 | 第57-58页 |
| ·成熟抗体检测模块与记忆抗体检测模块的异同 | 第58-59页 |
| ·抗体演化流程 | 第59-61页 |
| 第五章 实验评估和结果分析 | 第61-75页 |
| ·仿真实验的目的 | 第61页 |
| ·实验数据处理 | 第61-69页 |
| ·数据特征 | 第62-65页 |
| ·数据预处理 | 第65-66页 |
| ·特征提取和基因编码 | 第66-69页 |
| ·仿真实验 | 第69-70页 |
| ·算法性能的度量标准 | 第69页 |
| ·训练数据及测试数据的构成 | 第69-70页 |
| ·训练和检测 | 第70页 |
| ·实验结果分析 | 第70-75页 |
| ·参数选择 | 第71页 |
| ·对同一种攻击进行检测的结果 | 第71-72页 |
| ·对混合各种攻击进行检测的结果 | 第72-74页 |
| ·仿真结果及分析 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·论文的工作和创新点 | 第75页 |
| ·论文的不足 | 第75-76页 |
| ·研究方向展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读硕士期间科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
