基于生物免疫原理的入侵检测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·入侵检测历史发展 | 第7-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文创新点 | 第10-11页 |
| 2 入侵检测概述 | 第11-16页 |
| ·入侵概述 | 第11-12页 |
| ·入侵检测的分类 | 第12-13页 |
| ·入侵检测发展趋势 | 第13-16页 |
| ·分布式入侵检测与CIDF | 第14页 |
| ·应用层入侵检测 | 第14页 |
| ·智能入侵检测 | 第14页 |
| ·建立入侵检测系统评价体系 | 第14-16页 |
| 3 免疫系统 | 第16-30页 |
| ·自然免疫基础 | 第16-22页 |
| ·T细胞与B细胞 | 第16-17页 |
| ·抗原与抗体 | 第17-19页 |
| ·生物的克隆选择 | 第19-21页 |
| ·自然免疫系统的特点以及给人工免疫系统的启示 | 第21-22页 |
| ·人工免疫基础 | 第22-24页 |
| ·“自我”与“非我” | 第22-23页 |
| ·检测器 | 第23页 |
| ·受体矢量 | 第23页 |
| ·生物体免疫系统概念和网络入侵检测系统概念对比 | 第23-24页 |
| ·匹配规则 | 第24-25页 |
| ·检测器生成算法 | 第25-28页 |
| ·阴性选择算法 | 第25-26页 |
| ·线性检测器生成算法 | 第26-28页 |
| ·克隆选择算法 | 第28-30页 |
| 4 一个入侵检测系统 | 第30-48页 |
| ·系统框架 | 第30-31页 |
| ·基因提取 | 第31-37页 |
| ·基因编码 | 第31页 |
| ·矢量转化 | 第31-35页 |
| ·IP差分 | 第34-35页 |
| ·记忆属性提取 | 第35-37页 |
| ·系统采用匹配规则 | 第37-39页 |
| ·Ip地址之间的匹配规则 | 第37-38页 |
| ·端口号之间的匹配规则 | 第38-39页 |
| ·检测器生成流程 | 第39-42页 |
| ·初始检测器生成算法 | 第40页 |
| ·克隆选择 | 第40-42页 |
| ·基因型与表现型 | 第40-41页 |
| ·交叉 | 第41页 |
| ·变异 | 第41-42页 |
| ·基于系统累计度的漏洞处理方法 | 第42-45页 |
| ·洞产生的原因 | 第42-43页 |
| ·洞的处理方法 | 第43-45页 |
| ·实际检测流程 | 第45-47页 |
| ·基因库进化 | 第47页 |
| ·本章总结 | 第47-48页 |
| 5 仿真试验与结果分析 | 第48-57页 |
| ·实验数据来源 | 第48页 |
| ·阀值分析与选取 | 第48-49页 |
| ·误识率分析 | 第49-51页 |
| ·正识率分析对比 | 第51-55页 |
| ·漏洞处理方法分析 | 第55-56页 |
| ·本章总结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
