基于改进Kim模型的检测器生成算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·现有入侵检测系统存在的问题 | 第15-17页 |
| ·课题的研究内容及预期目标 | 第17页 |
| ·论文的结构 | 第17-19页 |
| 第2章 免疫原理应用于入侵检测的可行性分析 | 第19-33页 |
| ·入侵检测的概念 | 第19-20页 |
| ·入侵检测技术分类 | 第20-23页 |
| ·误用检测 | 第20-21页 |
| ·异常检测 | 第21-22页 |
| ·基于主机的入侵检测 | 第22页 |
| ·基于网络的入侵检测 | 第22-23页 |
| ·生物免疫系统的基本理论 | 第23-28页 |
| ·免疫的基本概念 | 第23-24页 |
| ·免疫应答 | 第24-25页 |
| ·免疫记忆和学习 | 第25-26页 |
| ·免疫耐受 | 第26-28页 |
| ·免疫原理对入侵检测技术的启示 | 第28-29页 |
| ·生物免疫与入侵检测的结合 | 第29-31页 |
| ·免疫原理在入侵检测技术中的应用 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于免疫原理的入侵检测模型的改进 | 第33-51页 |
| ·Kim 模型的剖析 | 第33-35页 |
| ·基于免疫原理的入侵检测模型的设计目标 | 第35-36页 |
| ·改进的基于免疫原理的入侵检测模型 | 第36-46页 |
| ·特征模式的构造 | 第36-37页 |
| ·检测器的设计 | 第37-38页 |
| ·检测字符串的生命周期 | 第38-39页 |
| ·记忆字符串的变异与进化 | 第39-41页 |
| ·协同刺激 | 第41-42页 |
| ·系统的模型架构 | 第42-44页 |
| ·系统的工作流程 | 第44-45页 |
| ·与Kim 的模型的对比 | 第45-46页 |
| ·基于免疫原理的入侵检测系统模型的设计 | 第46-50页 |
| ·模式字符串定义 | 第46-47页 |
| ·网络数据获取模块 | 第47-49页 |
| ·预处理模块 | 第49-50页 |
| ·数据存储 | 第50页 |
| ·响应 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 检测器生成算法的改进与评价 | 第51-72页 |
| ·检测器生成算法的规模分析 | 第51-55页 |
| ·算法实现的环境及约束条件 | 第51-53页 |
| ·匹配规则 | 第53-55页 |
| ·已有的检测器生成算法剖析 | 第55-62页 |
| ·穷举检测器生成算法 | 第56-57页 |
| ·线性检测器生成算法 | 第57-61页 |
| ·其它的检测器生成算法 | 第61-62页 |
| ·基于线性检测器生成算法的改进算法 | 第62-65页 |
| ·改进算法的具体实现过程 | 第62-65页 |
| ·改进算法的复杂性分析 | 第65页 |
| ·检测漏洞的评估 | 第65-69页 |
| ·“洞”存在的原因 | 第66-67页 |
| ·“洞”的估算算法 | 第67-69页 |
| ·检测器生成算法的性能评价 | 第69-71页 |
| ·算法实现中参数的选取 | 第69-70页 |
| ·算法中存在的问题 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 理论分析及仿真结果 | 第72-79页 |
| ·改进算法中理论公式的推导 | 第72-74页 |
| ·实验及运行结果 | 第74-77页 |
| ·开发环境与工具 | 第74页 |
| ·线性检测器生成算法 | 第74-77页 |
| ·实验过程及测试结果 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 作者简介 | 第87页 |
