基于免疫原理的NIDS研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·入侵检测的产生背景 | 第13-14页 |
| ·入侵检测的概念 | 第14页 |
| ·入侵检测的分类 | 第14-16页 |
| ·基于检测技术分类 | 第14-15页 |
| ·基于检测对象分类 | 第15页 |
| ·基于实时性的分类 | 第15-16页 |
| ·入侵检测系统组成 | 第16-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 生物免疫及人工免疫原理 | 第18-30页 |
| ·生物免疫系统概述 | 第18页 |
| ·免疫系统组成 | 第18-19页 |
| ·免疫系统的工作机制 | 第19-22页 |
| ·免疫应答 | 第19-20页 |
| ·免疫耐受 | 第20-21页 |
| ·克隆选择和扩增 | 第21页 |
| ·免疫学习与记忆 | 第21页 |
| ·多样性产生机制 | 第21-22页 |
| ·协同刺激 | 第22页 |
| ·人工免疫系统 | 第22-27页 |
| ·人工免疫系统的概念 | 第23页 |
| ·人工免疫系统模型 | 第23-24页 |
| ·人工免疫算法 | 第24-27页 |
| ·免疫原理对入侵检测中的启示 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于免疫原理的入侵检测系统 | 第30-57页 |
| ·相关概念 | 第30-31页 |
| ·入侵检测原理 | 第31-32页 |
| ·编码方式 | 第32页 |
| ·亲和力计算 | 第32-34页 |
| ·r-连续位置匹配 | 第32-33页 |
| ·检测器亲和力计算 | 第33-34页 |
| ·自我集合更新 | 第34-35页 |
| ·检测器生成算法 | 第35-41页 |
| ·检测器的生存期 | 第35-36页 |
| ·未成熟的检测器的生成 | 第36-37页 |
| ·线性时间未成熟检测器生成算法 | 第37-39页 |
| ·成熟检测器更新 | 第39-40页 |
| ·记忆检测器更新 | 第40-41页 |
| ·检测器进化算法 | 第41-46页 |
| ·异常数据库 | 第41页 |
| ·适应度计算 | 第41页 |
| ·算法流程 | 第41-42页 |
| ·克隆操作 | 第42-43页 |
| ·交叉操作 | 第43-44页 |
| ·变异操作 | 第44-45页 |
| ·再选择处理 | 第45页 |
| ·实验及结果分析 | 第45-46页 |
| ·动态克隆选择算法及改进 | 第46-55页 |
| ·标准动态克隆选择算法 | 第46-48页 |
| ·动态克隆选择算法的改进 | 第48-52页 |
| ·改进模型的运行流程 | 第52-54页 |
| ·实验及结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 分布式入侵检测系统模型 | 第57-64页 |
| ·传统入侵检测系统的不足 | 第57页 |
| ·系统设计目标 | 第57-58页 |
| ·分布式入侵检测系统模型 | 第58-60页 |
| ·系统的工作流程 | 第60-62页 |
| ·训练期 | 第60-61页 |
| ·检测期 | 第61-62页 |
| ·数据存储 | 第62页 |
| ·特征字符串编码 | 第62-63页 |
| ·预处理模块 | 第63页 |
| ·响应 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
