| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景及来源 | 第9页 |
| ·本文要解决问题及主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关背景介绍和技术研究 | 第12-36页 |
| ·网络态势感知概述及系统结构 | 第12-16页 |
| ·网络态势感知概述 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·网络态势感知系统基本结构 | 第14-16页 |
| ·通用模型 | 第14-15页 |
| ·入侵检测系统 | 第15-16页 |
| ·基于免疫原理的入侵检测系统研究 | 第16-27页 |
| ·入侵检测系统概述 | 第16-19页 |
| ·入侵检测系统基本构成 | 第17页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第17-19页 |
| ·生物免疫系统概述 | 第19-21页 |
| ·生物免疫系统的结构和功能 | 第20页 |
| ·生物免疫系统的运作机制 | 第20-21页 |
| ·基于免疫原理的入侵检测系统 | 第21-27页 |
| ·生物免疫系统与入侵检测系统的对比 | 第22-23页 |
| ·基于生物免疫的入侵检测系统的特点 | 第23-25页 |
| ·国内外研究进展及未来方向 | 第25-27页 |
| ·人工免疫算法在入侵检测系统中的应用 | 第27-34页 |
| ·负选择算法 | 第27-31页 |
| ·编码形式 | 第28页 |
| ·匹配规则 | 第28-31页 |
| ·克隆选择算法 | 第31-34页 |
| ·遗传算子 | 第32-33页 |
| ·负选择算子 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于免疫原理的动态网络入侵检测模型的设计与实现 | 第36-71页 |
| ·改进的检测器生成算法 | 第36-50页 |
| ·现有检测器生成算法研究 | 第36-41页 |
| ·检测器的编码和匹配 | 第41-43页 |
| ·初始检测器生成阶段 | 第43-45页 |
| ·动态更新检测器阶段 | 第45-50页 |
| ·入侵检测模型前期准备工作 | 第50-56页 |
| ·数据收集 | 第50-52页 |
| ·数据预处理 | 第52-54页 |
| ·检测器结构定义 | 第54-56页 |
| ·免疫检测模型的设计与实现 | 第56-67页 |
| ·自体模式集检测模块 | 第60-61页 |
| ·记忆免疫细胞模块 | 第61-63页 |
| ·成熟免疫细胞模块 | 第63-66页 |
| ·未成熟免疫细胞模块 | 第66-67页 |
| ·入侵检测模型后期反馈工作 | 第67-70页 |
| ·系统总体功能需求 | 第67-69页 |
| ·异常信息上传模块 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 人工免疫入侵检测模型的实验与分析 | 第71-80页 |
| ·实验数据 | 第71-76页 |
| ·数据来源 | 第71-73页 |
| ·数据预处理 | 第73页 |
| ·数据编码 | 第73-74页 |
| ·自体模式集的构造 | 第74-76页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第76-80页 |
| 第五章 结论 | 第80-82页 |
| ·本文工作总结 | 第80-81页 |
| ·未来工作展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 在学期间的研究成果 | 第87-88页 |