| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 入侵检测系统概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 入侵检测概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 入侵检测系统的体系结构 | 第12-13页 |
| 1.2.3 入侵检测的分类 | 第13-14页 |
| 1.3 入侵检测系统存在的问题及其发展方向 | 第14-15页 |
| 1.3.1 入侵检测系统存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3.2 入侵检测系统的发展方向 | 第15页 |
| 1.4 本文的工作与组织结构 | 第15-17页 |
| 2 免疫系统概述 | 第17-24页 |
| 2.1 人类免疫系统概述 | 第17-18页 |
| 2.2 免疫学的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.3 免疫系统的主要特性 | 第19页 |
| 2.4 两种免疫算法介绍 | 第19-22页 |
| 2.4.1 克隆选择算法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 否定选择算法 | 第21-22页 |
| 2.5 免疫系统与入侵检测系统的比较 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于数据挖掘的入侵检测警报分析模型 | 第24-34页 |
| 3.1 关联规则的基本概念 | 第24页 |
| 3.2 关联规则的挖掘 | 第24-25页 |
| 3.3 关联规则的分类 | 第25-26页 |
| 3.4 基于数据挖掘的入侵检测警报分析模型 | 第26-33页 |
| 3.4.1 模型设计思想 | 第26页 |
| 3.4.2 总体框架模型 | 第26-27页 |
| 3.4.3 主要功能模块设计 | 第27-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于人工免疫的网络入侵检测模型的研究 | 第34-45页 |
| 4.1 基于人工免疫的网络入侵检测问题形式化分析 | 第34页 |
| 4.2 基于人工免疫的网络入侵检测模型设计 | 第34-44页 |
| 4.2.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2.2 相关定义 | 第35-36页 |
| 4.2.3 基于人工免疫的网络入侵检测模型的构成及其结构框架 | 第36-37页 |
| 4.2.4 自体模式类检测模块设计 | 第37-38页 |
| 4.2.5 记忆抗体检测模块设计 | 第38-40页 |
| 4.2.6 成熟抗体检测模块设计 | 第40-41页 |
| 4.2.7 动态自体集合设计 | 第41-42页 |
| 4.2.8 未成熟抗体自体耐受模块设计 | 第42-43页 |
| 4.2.9 抗体的生命周期机制 | 第43-44页 |
| 4.3 漏洞分析 | 第44页 |
| 4.3.1 漏洞存在的原因 | 第44页 |
| 4.3.2 处理漏洞的方法 | 第44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 系统测试 | 第45-51页 |
| 5.1 实验数据 | 第45页 |
| 5.2 实验环境 | 第45页 |
| 5.3 实验过程 | 第45-49页 |
| 5.3.1 训练阶段 | 第45-48页 |
| 5.3.2 测试阶段 | 第48-49页 |
| 5.4 实验结果 | 第49-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结束语 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |