免疫入侵检测自体与检测器动态自适应机制研究
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第15-35页 |
1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
1.2 入侵检测系统与生物免疫系统 | 第16-23页 |
1.2.1 入侵检测系统简介 | 第16-17页 |
1.2.2 入侵检测系统性能指标 | 第17-18页 |
1.2.3 生物免疫系统及其特性 | 第18-22页 |
1.2.4 两系统的相似性 | 第22-23页 |
1.3 基于免疫机制的入侵检测系统 | 第23-28页 |
1.3.1 形态空间 | 第23-24页 |
1.3.2 自体集合与检测器集合 | 第24-25页 |
1.3.3 否定选择算法与亲和力计算 | 第25-27页 |
1.3.4 数据预处理 | 第27-28页 |
1.4 研究现状及分析 | 第28-32页 |
1.4.1 研究现状综述 | 第28-31页 |
1.4.2 问题分析 | 第31-32页 |
1.5 课题来源与研究内容 | 第32-35页 |
1.5.1 课题来源 | 第32页 |
1.5.2 研究内容 | 第32-33页 |
1.5.3 组织结构 | 第33-35页 |
第2章 自体集合优化研究 | 第35-55页 |
2.1 引言 | 第35页 |
2.2 问题分析 | 第35-40页 |
2.2.1 多分区 | 第36-37页 |
2.2.2 噪声样本 | 第37页 |
2.2.3 边界自体入侵 | 第37-38页 |
2.2.4 高重叠 | 第38-39页 |
2.2.5 造成的影响 | 第39-40页 |
2.3 自体集合优化算法 | 第40-46页 |
2.3.1 聚类算法 | 第40-43页 |
2.3.2 高斯理论 | 第43页 |
2.3.3 自体集合优化算法 | 第43-46页 |
2.4 分析与实验 | 第46-53页 |
2.4.1 算法时间复杂度分析 | 第46页 |
2.4.2 实验分析 | 第46-53页 |
2.5 本章小结 | 第53-55页 |
第3章 自体集合实时更新研究 | 第55-73页 |
3.1 引言 | 第55页 |
3.2 问题分析 | 第55-58页 |
3.2.1 过时样本与自体样本缺失 | 第56-57页 |
3.2.2 自体区域偏移 | 第57页 |
3.2.3 造成的影响 | 第57-58页 |
3.3 自体集合实时更新算法 | 第58-66页 |
3.3.1 基本思想 | 第58-60页 |
3.3.2 算法实现 | 第60-66页 |
3.4 分析与实验 | 第66-71页 |
3.4.1 算法时间复杂度分析 | 第66页 |
3.4.2 实验分析 | 第66-71页 |
3.5 本章小结 | 第71-73页 |
第4章 检测器集合优化研究 | 第73-87页 |
4.1 引言 | 第73页 |
4.2 问题分析 | 第73-76页 |
4.2.1 检测器数量问题 | 第74页 |
4.2.2 边界覆盖 | 第74-75页 |
4.2.3 造成的影响 | 第75-76页 |
4.3 检测器集合优化算法 | 第76-79页 |
4.3.1 基本思想 | 第76-77页 |
4.3.2 阈值设定 | 第77页 |
4.3.3 算法实现 | 第77-79页 |
4.4 分析与实验 | 第79-86页 |
4.4.1 算法时间复杂度分析 | 第79页 |
4.4.2 实验分析 | 第79-86页 |
4.5 本章小结 | 第86-87页 |
第5章 检测器集合自适应学习研究 | 第87-105页 |
5.1 引言 | 第87页 |
5.2 问题分析 | 第87-88页 |
5.2.1 环境变化带来的问题 | 第87-88页 |
5.2.2 自体区域变化带来的问题 | 第88页 |
5.3 检测器集合自适应学习算法 | 第88-97页 |
5.3.1 基本思想 | 第88-90页 |
5.3.2 算法实现 | 第90-97页 |
5.4 分析与实验 | 第97-103页 |
5.4.1 算法时间复杂度分析 | 第97-98页 |
5.4.2 实验分析 | 第98-103页 |
5.5 本章小结 | 第103-105页 |
结论 | 第105-107页 |
参考文献 | 第107-118页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第118-119页 |
致谢 | 第119页 |