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基于免疫的移动Agent入侵检测系统模型设计

摘要第1-7页
Abstract第7-8页
前言第8-10页
第一章 入侵检测系统简介第10-22页
   ·研究背景第10-11页
     ·网络的不安全性第10-11页
     ·入侵检测的必要性第11页
   ·入侵检测概述第11-13页
   ·入侵检测系统的分类第13-17页
     ·根据检测引擎的实现技术分类第13-14页
     ·根据入侵检测系统的数据来源分类第14-15页
     ·根据入侵检测系统的体系结构分类第15-17页
   ·目前入侵检测系统的不足第17-18页
   ·基于免疫的入侵检测第18-21页
     ·免疫系统简介第18页
     ·免疫原理应用于IDS的优点第18-19页
     ·免疫原理在入侵检测中的应用第19-21页
   ·本章小结第21-22页
第二章 相关理论与技术第22-32页
   ·生物免疫系统相关理论第22-26页
     ·免疫系统相关术语第22页
     ·人体免疫系统概述第22-23页
     ·免疫应答第23页
     ·特异识别第23-24页
     ·免疫记忆第24-25页
     ·自适应特性第25页
     ·自体容忍机制第25页
     ·协同刺激第25-26页
   ·移动Agent技术第26-30页
     ·基本概念第26页
     ·移动Agent具有的特性第26-27页
     ·移动Agent系统第27-28页
     ·移动Agent引发的安全问题第28-29页
     ·移动Agent安全通讯面临的威胁第29页
     ·移动Agent在IDS中应用的优点第29-30页
   ·移动Agent技术在计算机免疫系统中的可行性第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 检测器设计第32-51页
   ·检测器定义及其分类第32-33页
   ·检测器构造第33-37页
     ·特征选取第33-36页
     ·基因库第36-37页
   ·匹配规则第37-39页
     ·rcb匹配规则第37页
     ·rch匹配规则第37-38页
     ·两种检测器性能比较第38-39页
   ·检测器规模第39-40页
   ·检测器生成第40-47页
     ·阴性选择算法第41-42页
     ·遗传操作第42页
     ·基于小生镜的检测器生成算法第42-44页
     ·算法3.2性能分析第44-46页
     ·分布式检测器生成方式第46-47页
   ·几种降低漏报和误报的机制第47-48页
     ·动态检测器第47-48页
     ·动态自体集第48页
   ·记忆机制的实现第48-50页
     ·亲和力成熟算法第49页
     ·自动记忆检测器生成与维护算法第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 基于免疫的移动Agent入侵检测系统模型设计第51-67页
   ·入侵检测定义第51页
   ·IMAIDS设计目标第51-52页
   ·IMAIDS模型概述第52-54页
     ·IMAIDS模块结构第52页
     ·IMAIDS体系结构第52-53页
     ·IMAIDS模块功能第53-54页
   ·控制中心第54-55页
     ·用户模式第54-55页
     ·管理接口第55页
   ·Agent平台第55-56页
   ·检测模块第56-61页
     ·数据收集Agent第56-57页
     ·检测器库第57-58页
     ·决策Agent采用的两种降低误报率的机制第58-59页
     ·协同信号第59-60页
     ·决策Agent第60-61页
   ·监控模块第61-62页
     ·完整性监控Agent第61-62页
     ·可用性监控Agent第62页
     ·机密性监控Agent第62页
   ·响应模块第62-63页
     ·响应模式第62-63页
     ·IMAIDS采用的响应模式第63页
   ·IMAIDS的工作流程第63-65页
  4 9 1 IMAIDS的训练期第64页
     ·IMAIDS的检测期第64-65页
   ·系统性能分析第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第五章 结束语第67-69页
   ·本文工作总结第67-68页
   ·本文设计中存在的不足及对今后工作的设想第68-69页
参考文献第69-72页
致谢第72页
附1: 项目背景第72页
附2: 在读期间发表的论文第72页

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