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面向入侵检测的人工免疫系统研究

中文摘要第1-13页
Abstract第13-16页
英文缩略语表第16-17页
第一章 绪论第17-35页
   ·研究背景与意义第17-18页
   ·入侵检测研究概述第18-22页
     ·入侵检测系统第19-20页
     ·入侵检测主要研究技术第20-22页
   ·人工免疫系统研究概述第22-27页
     ·研究概况第22-23页
     ·主流人工免疫系统模型和算法第23-27页
   ·基于人工免疫系统的入侵检测技术研究现状第27-31页
     ·人体免疫系统与入侵检测系统比较第27-28页
     ·基于人工免疫系统的入侵检测技术第28-30页
     ·研究现状评述第30-31页
   ·研究思路、研究内容与结构安排第31-35页
     ·研究思路第31页
     ·研究内容与结构安排第31-35页
第二章 人工免疫系统基本原理与算法第35-49页
   ·人体免疫系统第35-36页
   ·免疫原理第36-40页
     ·自我/ 非我识别模型第37-38页
     ·克隆选择原理第38页
     ·免疫网络学说第38-39页
     ·危险理论第39-40页
     ·Cohen 免疫模型第40页
   ·人工免疫系统算法第40-47页
     ·否定选择算法第41-44页
     ·树突状细胞算法第44-47页
   ·本章小结第47-49页
第三章 否定选择算法研究第49-69页
   ·单类分类器性能评价方法第49-56页
     ·性能评价方法第50-52页
     ·验证实验第52-56页
   ·VrNSA第56-63页
     ·可变r 连续位匹配规则第57-58页
     ·算法描述第58-60页
     ·实验测试第60-63页
   ·不限定检测器中心点位置的否定选择算法第63-68页
     ·算法改进第64-66页
     ·实验测试第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第四章 适合数据流异常检测的树突状细胞算法研究第69-107页
   ·基于树突状细胞算法的数据融合模型第69-80页
     ·模型描述第70-74页
     ·仿真实例第74-80页
   ·实时树突状细胞算法第80-100页
     ·树突状细胞生命周期第80-81页
     ·算法改进第81-83页
     ·算法描述第83-84页
     ·算法分析第84-87页
     ·算法特性研究第87-96页
     ·算法性能测试第96-100页
   ·基于实时树突状细胞算法的拒绝服务攻击检测第100-105页
     ·拒绝服务攻击检测第100-101页
     ·实验测试第101-105页
   ·本章小结第105-107页
第五章 基于人工免疫系统的误用、异常检测集成研究第107-121页
   ·重定义否定选择第107-110页
     ·危险模型和否定选择第108-109页
     ·连续否定选择第109页
     ·危险信号与检测器生成第109-110页
   ·集成人工免疫系统第110-114页
     ·系统概述第110-112页
     ·算法描述第112-114页
   ·实验测试第114-116页
     ·数据集第114-116页
     ·实验设置第116页
   ·结果分析第116-119页
     ·E1:自我半径实验第116-117页
     ·E2:异常阈值实验第117页
     ·E3:与其他方法的比较第117-119页
   ·本章小结第119-121页
第六章 面向新型网络入侵检测的统一人工免疫系统探讨第121-143页
   ·新型网络特性及安全需求分析第122-124页
   ·统一人工免疫系统第124-132页
     ·跨学科合作的研究方法第125-126页
     ·关键问题及相应对策第126-132页
   ·一种统一人工免疫系统原型第132-141页
     ·系统概述第132-134页
     ·组件功能模型第134-137页
     ·系统部署第137-138页
     ·系统分析第138-140页
     ·检测过程第140-141页
   ·本章小结第141-143页
第七章 结束语第143-147页
   ·论文主要创新点第143-144页
   ·后续工作展望第144-147页
致谢第147-149页
参考文献第149-167页
作者在学期间取得的学术成果第167-169页
作者在学期间参加的科研项目第169页

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