人工免疫在入侵检测系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·本文的研究背景 | 第9-10页 |
| ·入侵检测的发展历史 | 第10-11页 |
| ·入侵检测的研究现状 | 第11-14页 |
| 第二章 入侵检测系统的基本原理 | 第14-26页 |
| ·入侵检测的概念和原理 | 第14-15页 |
| ·入侵检测系统的分类 | 第15-19页 |
| ·基于网络的入侵检测 | 第16-17页 |
| ·基于主机的入侵检测 | 第17-19页 |
| ·混合入侵检测 | 第19页 |
| ·入侵检测技术的分类 | 第19-24页 |
| ·误用检测技术 | 第19-22页 |
| ·异常检测技术 | 第22-24页 |
| ·入侵检测的发展趋势 | 第24-26页 |
| 第三章 人工免疫系统的基本原理 | 第26-40页 |
| ·自然免疫系统 | 第26-34页 |
| ·自然免疫系统概述 | 第26页 |
| ·自然免疫系统的组成 | 第26-29页 |
| ·抗体 | 第29-30页 |
| ·免疫机制 | 第30-34页 |
| ·人工免疫系统(AIS) | 第34-37页 |
| ·自然免疫系统对人工免疫系统的启示 | 第34-35页 |
| ·AIS的定义 | 第35页 |
| ·AIS的应用概述 | 第35-37页 |
| ·AIS在入侵检测中的应用 | 第37-40页 |
| 第四章 人工免疫的相关算法 | 第40-47页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·免疫匹配算法 | 第40-42页 |
| ·r-连续位匹配算法 | 第40-41页 |
| ·亲和度算法 | 第41-42页 |
| ·其他一些重要的免疫算法 | 第42-45页 |
| ·阴性选择算法 | 第43页 |
| ·克隆选择算法 | 第43-44页 |
| ·免疫遗传算法 | 第44-45页 |
| ·传统的检测器生成算法 | 第45-47页 |
| 第五章 基于免疫原理的动态网络入侵检测系统 | 第47-57页 |
| ·模型概述 | 第47-49页 |
| ·模型设计 | 第49-57页 |
| 第六章 实现模型系统的仿真实验 | 第57-80页 |
| ·实验环境 | 第57页 |
| ·数据源的选择 | 第57-58页 |
| ·实验数据的初始化 | 第58-61页 |
| ·实验的目的 | 第61-62页 |
| ·实验过程 | 第62-70页 |
| ·检测器的定义 | 第62-64页 |
| ·成熟检测器的初始化过程 | 第64-66页 |
| ·检测过程 | 第66-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-80页 |
| ·有效检测器生成的比较实验 | 第70-75页 |
| ·系统运行结果的分析 | 第75-80页 |
| 第七章 结论与展望 | 第80-81页 |
| ·结论 | 第80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第85页 |
