基于危险理论与免疫独特型网络的入侵检测方法
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 生物免疫与人工免疫 | 第17-35页 |
| 2.1 生物免疫系统机理 | 第17-22页 |
| 2.1.1 生物免疫系统相关概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 生物免疫机制 | 第18-19页 |
| 2.1.3 免疫系统特性 | 第19-20页 |
| 2.1.4 特异性免疫过程 | 第20-22页 |
| 2.2 生物免疫与入侵检测的关系 | 第22-23页 |
| 2.2.1 生物免疫与入侵检测的相似性 | 第22-23页 |
| 2.2.2 生物免疫与入侵检测系统的映射关系 | 第23页 |
| 2.3 经典人工免疫算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 否定选择算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 克隆选择算法 | 第25-27页 |
| 2.4 危险理论 | 第27-31页 |
| 2.4.1 危险理论概述 | 第27-29页 |
| 2.4.2 树突状细胞算法 | 第29-31页 |
| 2.5 独特型网络模型 | 第31-35页 |
| 2.5.1 独特型网络概述 | 第31-32页 |
| 2.5.2 独特型网络的数学模型 | 第32-35页 |
| 第3章 四级模块式自适应检测模型 | 第35-55页 |
| 3.1 模型基本结构与思想 | 第35-37页 |
| 3.2 多变异自适应检测模块 | 第37-43页 |
| 3.2.1 MSIN算法的基本思想 | 第37-40页 |
| 3.2.2 MSIN算法主要步骤及形式描述 | 第40-43页 |
| 3.3 决策融合模块 | 第43-48页 |
| 3.3.1 DTAF方法基本思想 | 第43-44页 |
| 3.3.2 Kuncheva决策模板 | 第44-46页 |
| 3.3.3 DTAF方法的主要步骤 | 第46-48页 |
| 3.4 危险信号感知模块 | 第48-53页 |
| 3.4.1 DPA算法的基本思想 | 第48-50页 |
| 3.4.2 DPA算法的主要步骤 | 第50-52页 |
| 3.4.3 危险信号累积与调节 | 第52-53页 |
| 3.5 自适应响应模块 | 第53-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 仿真实验与结果 | 第55-65页 |
| 4.1 实验环境 | 第55页 |
| 4.2 实验数据集分析 | 第55-57页 |
| 4.3 样本选取与数据预处理 | 第57-59页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第59-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
