| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1．1 问题的提出 | 第6页 |
| 1．2 论文的研究背景 | 第6-9页 |
| 1．2．1 入侵检测系统的研究背景 | 第6-7页 |
| 1．2．2 多Agent 系统的发展过程 | 第7页 |
| 1．2．3 多Agent 系统的研究现状 | 第7-8页 |
| 1．2．4 遗传算法的研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 本文研究的内容 | 第9-10页 |
| 1．4 本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 遗传算法和多 AGENT 系统介绍 | 第11-19页 |
| 2．1 简单遗传算法的基本思想 | 第11-12页 |
| 2．2 遗传算法固有的并行性 | 第12-13页 |
| 2．3 并行遗传算法的基本思想及其分类 | 第13-14页 |
| 2．4 多 AGENT系统 | 第14-17页 |
| 2．4．1 多Agent 系统的定义和分类 | 第14-17页 |
| 2．4．2 各个Agent 之间的消息传递机制 | 第17页 |
| 2．5 并行遗传算法和多AGENT系统的融合 | 第17-19页 |
| 第三章 基于多 AGENT 系统的智能入侵检测引擎 | 第19-34页 |
| 3．1 预处理系统的组成结构 | 第19-20页 |
| 3．2 入侵检测技术中的匹配算法 | 第20-23页 |
| 3．2．1 KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法 | 第21页 |
| 3．2．2 BM(Boyer-Moore)算法 | 第21-22页 |
| 3．2．3 BMH(Boyer-Moore-Hospool)算法 | 第22页 |
| 3．2．4 BMH(Boyer-Moore-Hospool)算法的再改进 | 第22-23页 |
| 3．3 协议分析技术 | 第23-25页 |
| 3．4 预处理系统的关键模块 | 第25-34页 |
| 3．4．1 分析引擎 | 第27-32页 |
| 3．4．1．1 模块结构 | 第27-28页 |
| 3．4．1．2 工作流程 | 第28-32页 |
| 3．4．2 规则解析模块 | 第32-34页 |
| 第四章 基于多 AGENT 系统的智能入侵检测引擎 | 第34-54页 |
| 4．1 系统整体结构 | 第34-35页 |
| 4．2 多AGENT系统 | 第35-43页 |
| 4．2．1 Agent 通信方式 | 第35-36页 |
| 4．2．1．1 主从模式 | 第35-36页 |
| 4．2．1．2 对等模式 | 第36页 |
| 4．2．2 结构模型 | 第36-39页 |
| 4．2．2．1 Agent 通信模型 | 第36-37页 |
| 4．2．2．2 多层次 Agent 结构 | 第37-39页 |
| 4．2．3 通信模块 | 第39-41页 |
| 4．2．3．1 资源分配算法 | 第40-41页 |
| 4．2．3．2 Agent 协同原则 | 第41页 |
| 4．2．4 Agent 协作流程 | 第41-43页 |
| 4．3 并行遗传算法 | 第43-49页 |
| 4．3．1 选择算子 | 第43-45页 |
| 4．3．1．1 基于适应值的策略 | 第43-44页 |
| 4．3．1．2 排名选择策略 | 第44-45页 |
| 4．3．2 交叉算子 | 第45页 |
| 4．3．3 迁移方式 | 第45-49页 |
| 4．3．3．1 固定迁移方式 | 第45-46页 |
| 4．3．3．2 随机迁移方式 | 第46-47页 |
| 4．3．3．3 迁移矩阵方式 | 第47-49页 |
| 4．3．3．4 个体生命函数 | 第49页 |
| 4．4 算法整体流程 | 第49-50页 |
| 4．5 适合该算法的网络拓扑 | 第50-52页 |
| 4．6 测试函数和测试结果 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简历 | 第59-60页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60页 |
