基于免疫学习的网络入侵检测技术研究
| 1 绪论 | 第1-12页 |
| ·入侵检测的发展历史 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·论文创新点 | 第11-12页 |
| 2 入侵检测系统的基本原理 | 第12-23页 |
| ·入侵检测系统的概念 | 第12-14页 |
| ·入侵检测的必要性 | 第12-13页 |
| ·入侵、入侵检测与入侵检测系统 | 第13-14页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第14-16页 |
| ·按检测方法分类 | 第14页 |
| ·按检测数据来源分类 | 第14-15页 |
| ·按系统结构分类 | 第15-16页 |
| ·入侵检测的分析技术 | 第16-21页 |
| ·基于异常入侵分析技术 | 第16-19页 |
| ·基于误用入侵的分析技术 | 第19-21页 |
| ·入侵检测的发展趋势 | 第21-23页 |
| 3 人工免疫系统的基本原理 | 第23-32页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·人工免疫系统组成 | 第23-25页 |
| ·人工免疫系统结构 | 第23-24页 |
| ·免疫细胞 | 第24-25页 |
| ·抗体 | 第25-27页 |
| ·抗体结构 | 第25-26页 |
| ·抗体作用 | 第26-27页 |
| ·免疫机制 | 第27-32页 |
| ·克隆选择 | 第27-28页 |
| ·阴性选择 | 第28页 |
| ·克隆扩增 | 第28-32页 |
| 4 基于免疫学习的网络入侵检测子系统 | 第32-50页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·基于人工免疫原理的网络入侵检测系统特性 | 第33-35页 |
| ·AINIDS的结构 | 第35-38页 |
| ·抗体基因库的生成 | 第36页 |
| ·基因重组 | 第36-37页 |
| ·克隆选择 | 第37页 |
| ·抗体评估 | 第37-38页 |
| ·否定选择 | 第38页 |
| ·基因库进化 | 第38页 |
| ·AINIDS中的关键技术 | 第38-50页 |
| ·抗体规则集生成的技术 | 第38-40页 |
| ·检测集产生的理论技术 | 第40-41页 |
| ·检测中多模式匹配技术 | 第41-45页 |
| ·克隆选择技术 | 第45-49页 |
| ·检测集生成算法 | 第49-50页 |
| 5 免疫学习子系统的实验与分析 | 第50-59页 |
| ·实验环境 | 第50-51页 |
| ·自我与非我的定义 | 第51-53页 |
| ·实验数据获取 | 第53-55页 |
| ·实验的结果与分析 | 第55-59页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·结果分析 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 个人简介 | 第64页 |
