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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

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