基于免疫原理的系统级入侵检测方法研究
| 引言 | 第1页 |
| 1 入侵检测系统 | 第9-16页 |
| ·基于异常的入侵检测系统和基于特征的入侵检测系统 | 第10-11页 |
| ·主机入侵检测系统和网络入侵检测系统 | 第11-13页 |
| ·单点式入侵检测系统和分布式入侵检测系统 | 第13-14页 |
| ·误报错误和漏报错误 | 第14-16页 |
| 2 计算机免疫系统 | 第16-21页 |
| ·生物免疫原理 | 第16-18页 |
| ·生物免疫系统的特点 | 第18页 |
| ·基于免疫原理的入侵检测系统 | 第18-21页 |
| 3 课题的提出与分析 | 第21-25页 |
| ·已有检测方法存在的不足 | 第21-22页 |
| ·对已有检测方法的改进 | 第22-24页 |
| ·问题的数学描述 | 第24-25页 |
| 4 课题的设计与实现 | 第25-54页 |
| ·程序行为的分析 | 第25-26页 |
| ·准检测器的生成 | 第26-29页 |
| ·Linux中的系统调用 | 第26-28页 |
| ·随机生成系统调用序列--准检测器 | 第28-29页 |
| ·正常的系统调用序列的获得 | 第29-39页 |
| ·系统调用序列的获得 | 第29-32页 |
| ·在正常情况下采集系统调用数据 | 第32-34页 |
| ·对正常系统调用轨迹的分析处理STIDE方法 | 第34-35页 |
| ·序列长度k的确定 | 第35-38页 |
| ·利用STIDE方法建立正常行为模式库 | 第38-39页 |
| ·利用BP神经网络分类系统调用 | 第39-45页 |
| ·神经网络的基础知识 | 第39-40页 |
| ·BP算法 | 第40-42页 |
| ·应用BP网络分类系统调用 | 第42-45页 |
| ·负向选择过程 | 第45-47页 |
| ·负向选择算法 | 第45-46页 |
| ·匹配规则 | 第46-47页 |
| ·动态选择过程 | 第47-51页 |
| ·记忆检测器的产生 | 第47-50页 |
| ·记忆检测器的更新 | 第50页 |
| ·成熟检测器的消亡 | 第50页 |
| ·动态选择算法 | 第50-51页 |
| ·实验小结 | 第51-54页 |
| 5 结束语 | 第54-57页 |
| ·本文方法的特点 | 第54-55页 |
| ·后续的工作 | 第55页 |
| ·入侵检测方法的展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 声明 | 第61-62页 |
| 作者在读期间发表的学术论文 | 第62页 |
