| 引言 | 第1-10页 |
| 第一章 背景阐述 | 第10-14页 |
| 1．1 网络安全的基本观点 | 第10-13页 |
| 1．1．1 网络安全三要素 | 第10-11页 |
| 1．1．2 PPDR模型 | 第11-12页 |
| 1．1．3 入侵检测在PPDR模型中的位置与作用 | 第12-13页 |
| 1．2 本文的科研意义 | 第13-14页 |
| 第二章 入侵检测系统概述 | 第14-19页 |
| 2．1 入侵检测的概念 | 第14页 |
| 2．2 公共入侵检测框架 | 第14-15页 |
| 2．3 通用入侵检测模型 | 第15-16页 |
| 2．4 入侵检测系统的分类 | 第16-18页 |
| 2．4．1 异常检测和特征检测 | 第16页 |
| 2．4．2 基于主机、基于网络的入侵检测系统 | 第16-18页 |
| 2．5 入侵检测系统的脆弱性 | 第18-19页 |
| 第三章 有自主学习能力的NIDS模型 | 第19-23页 |
| 3．1 具有自主学习能力的入侵检测系统模型 | 第19-21页 |
| 3．2 模型中主要模块的功能 | 第21-23页 |
| 第四章 SL-NIDS MODEL模型的总体设计 | 第23-40页 |
| 4．1 SL-NIDS MODEL模型的构造与设计 | 第23-26页 |
| 4．1．1 知识库设计 | 第24-25页 |
| 4．1．2 推理机设计 | 第25页 |
| 4．1．3 学习机设计 | 第25-26页 |
| 4．2 学习机的知识获取 | 第26-35页 |
| 4．2．1 从神经网络抽取产生式规则的方法 | 第27-28页 |
| 4．2．2 基于神经网络结构学习的规则抽取 | 第28-35页 |
| 4．2．3 从网络中抽取规则的意义 | 第35页 |
| 4．3 自适应学习模块的实现 | 第35-39页 |
| 4．3．1 模块实现的开发环境 | 第36页 |
| 4．3．2 知识表示与知识库管理 | 第36-38页 |
| 4．3．3 知识库的管理与维护 | 第38-39页 |
| 4．4 知识获取程序流程设计 | 第39-40页 |
| 第五章 SL_NIDS MODEL中的网络封包监控策略及实现 | 第40-54页 |
| 5．1 SL_NIDS MODEL中的数据采集 | 第40页 |
| 5．2 软驱动程序的设计和实现 | 第40-54页 |
| 5．2．1 网络协议架构 | 第40-43页 |
| 5．2．2 网卡的工作模式 | 第43-44页 |
| 5．2．3 网络封包截获方法 | 第44页 |
| 5．2．4 从网卡获取网络封包 | 第44-45页 |
| 5．2．5 NDIS中间驱动程序的设计和实现 | 第45-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |