| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 1 绪论 | 第15-21页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第15-18页 |
| ·入侵检测系统研究的背景与现状 | 第15-16页 |
| ·入侵检测系统面临的挑战和不足 | 第16-17页 |
| ·下一代入侵检测系统的要求 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容与安排 | 第18-21页 |
| ·本文研究的主要内容和贡献 | 第18-19页 |
| ·本文的结构安排 | 第19-21页 |
| 2 入侵检测系统 | 第21-33页 |
| ·入侵检测系统的定义 | 第21页 |
| ·入侵检测系统的发展简史 | 第21-23页 |
| ·入侵检测系统按研究对象分类 | 第23-24页 |
| ·入侵检测系统按研究方法分类 | 第24-25页 |
| ·入侵检测系统的研究与发展现状 | 第25-33页 |
| ·基于专家构造的技术 | 第25-28页 |
| ·基于统计分析的技术 | 第28-30页 |
| ·基于生物系统模拟的技术 | 第30-33页 |
| 3 人工免疫系统在入侵检测系统中的应用 | 第33-44页 |
| ·自然免疫学基础 | 第33-39页 |
| ·免疫系统概述 | 第33-34页 |
| ·免疫识别 | 第34-36页 |
| ·受体多样性 | 第36页 |
| ·受体适应性 | 第36-38页 |
| ·免疫耐受 | 第38-39页 |
| ·人工免疫系统 | 第39-44页 |
| ·人工免疫系统的应用 | 第40-41页 |
| ·人工免疫系统在网络安全领域中的应用 | 第41-44页 |
| ·Forrest小组的工作 | 第41-42页 |
| ·Dasgupta小组的工作 | 第42页 |
| ·Kim小组的工作 | 第42-44页 |
| 4 免疫检测器的实现 | 第44-61页 |
| ·基于克隆选择算法的免疫检测器的生成模型 | 第45页 |
| ·数据采集与预处理 | 第45-51页 |
| ·数据捕获 | 第47-48页 |
| ·协议分析 | 第48-51页 |
| ·基于免疫的克隆选择 | 第51-57页 |
| ·相关研究 | 第51-54页 |
| ·阴性选择算法(NSA) | 第51-52页 |
| ·R-邻域匹配函数(RCMF) | 第52-53页 |
| ·问题分析 | 第53-54页 |
| ·克隆选择算法 | 第54-57页 |
| ·基因型(Genotypes)和表现型(Phenotypes) | 第56页 |
| ·适应度计算 | 第56-57页 |
| ·遗传算子克隆 | 第57页 |
| ·阴性选择算子 | 第57页 |
| ·疫苗接种技术 | 第57-58页 |
| ·生命周期 | 第58页 |
| ·仿真实验 | 第58-61页 |
| 5 基于人工免疫原理的多代理入侵检测系统实现 | 第61-71页 |
| ·基于人工免疫原理的多代理IDS的结构 | 第61-64页 |
| ·检测代理 | 第62页 |
| ·通信代理 | 第62-63页 |
| ·决策代理 | 第63-64页 |
| ·代理的工作模式 | 第64-65页 |
| ·框架的详细实现 | 第65-69页 |
| ·中心服务器的设计 | 第65-66页 |
| ·免疫代理的设计 | 第66-67页 |
| ·免疫代理的编程实现 | 第67-69页 |
| ·测试结果 | 第69-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-74页 |
| ·本文的主要工作 | 第71页 |
| ·本系统的优点 | 第71-72页 |
| ·进一步的工作 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79页 |