| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·问题提出的背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 免疫危险模式理论的生物学基础 | 第12-21页 |
| ·生物免疫系统的机理 | 第12-16页 |
| ·免疫系统的层次结构 | 第12-13页 |
| ·免疫系统的基本反应过程 | 第13页 |
| ·抗原提呈 | 第13-14页 |
| ·特异性免疫 | 第14-16页 |
| ·危险理论的提出 | 第16-19页 |
| ·自我-非我模式（self-nonself，SNS） | 第16-17页 |
| ·感染的-非我模式（infectious-nonself，INS） | 第17页 |
| ·危险模式（danger model，DM） | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 危险理论在入侵检测中的应用 | 第21-25页 |
| ·基于SNS 模型的入侵检测技术分析 | 第21-22页 |
| ·基于SNS 入侵检测系统的原理 | 第21页 |
| ·基于SNS 模型的IDS 的不足 | 第21-22页 |
| ·基于危险理论的入侵检测系统的发展 | 第22-24页 |
| ·危险理论的优势 | 第22页 |
| ·危险理论在入侵检测中的应用 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 基于危险理论的入侵检测系统设计 | 第25-31页 |
| ·危险理论应用于入侵检测系统的相关讨论 | 第25-26页 |
| ·基于危险理论的入侵检测系统设计 | 第26-29页 |
| ·系统的功能结构 | 第26-28页 |
| ·系统的框架设计 | 第28-29页 |
| ·系统的特征分析 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第五章 入侵检测中危险的感知算法 | 第31-41页 |
| ·问题描述 | 第31页 |
| ·组织环境的构建 | 第31-35页 |
| ·数据场概述 | 第32-33页 |
| ·组织元素和数据场的关联 | 第33-35页 |
| ·危险感知算法 | 第35-40页 |
| ·相关定义 | 第35页 |
| ·系统元素的初始化 | 第35-37页 |
| ·危险感知算法 | 第37-40页 |
| ·算法分析 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| ·数据源分析 | 第41-42页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·参数分析与确定 | 第43-44页 |
| ·性能分析 | 第44-47页 |
| 第七章 结束语 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文 | 第53页 |