| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究动机 | 第8-9页 |
| ·入侵检测方式 | 第9-10页 |
| ·论文组织 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 入侵检测技术及其发展现状 | 第12-18页 |
| ·入侵检测系统定义 | 第12-14页 |
| ·入侵检测系统的体系结构 | 第14-16页 |
| ·数据收集 | 第14-15页 |
| ·数据分析 | 第15-16页 |
| ·入侵检测系统的发展方向 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 人工免疫网络算法 | 第18-25页 |
| ·人工免疫算法分类 | 第18页 |
| ·人工免疫系统 | 第18-19页 |
| ·人工免疫网络算法 | 第19-21页 |
| ·人工免疫网络模型的发展现状 | 第21-24页 |
| ·基于否定选择算法的模型 | 第21页 |
| ·基于独特性网络理论的模型 | 第21-22页 |
| ·基于免疫系统组织结构的模型 | 第22-23页 |
| ·免疫机理与其他软计算相结合的模型 | 第23-24页 |
| ·本文的研究思路 | 第24页 |
| ·本章总结 | 第24-25页 |
| 第四章 AINDD聚类算法 | 第25-35页 |
| ·AINET算法的优缺点 | 第25页 |
| ·AINDD算法 | 第25-32页 |
| ·AINDD应用于数据聚类实验 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 一种基于AINDD的入侵检测算法 | 第35-41页 |
| ·实验数据分析 | 第35-37页 |
| ·入侵检测算法实验设计 | 第37-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 基于人工组织架构的AINDDT入侵检测算法 | 第41-52页 |
| ·人工组织的生物学启示 | 第41-43页 |
| ·基于人工组织的独特型网络模型AINDDT | 第43-46页 |
| ·基于AINDDT的入侵检测模型实验设计 | 第46-47页 |
| ·实验结果和分析 | 第47-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第七章 结论和展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第59页 |