基于量子免疫原理的入侵检测模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 插表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第17页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 入侵检测系统和免疫系统 | 第19-31页 |
| 2.1 入侵检测系统 | 第19-24页 |
| 2.1.1 目前常用的入侵攻击手段 | 第19-21页 |
| 2.1.2 入侵监测系统概论 | 第21页 |
| 2.1.3 入侵检测系统框架 | 第21-22页 |
| 2.1.4 入侵检测系统分类 | 第22-23页 |
| 2.1.5 入侵检测方法分类 | 第23-24页 |
| 2.2 生物免疫系统 | 第24-27页 |
| 2.2.1 生物免疫系统机理 | 第24-26页 |
| 2.2.2 生物免疫系统的特点 | 第26-27页 |
| 2.3 人工免疫算法研究 | 第27-30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于免疫原理的入侵检测模型设计 | 第31-37页 |
| 3.1 基于免疫原理的入侵检测模型 | 第31-33页 |
| 3.1.1 基于阴性选择算法的入侵检测模型 | 第31-32页 |
| 3.1.2 基于动态克隆算法的入侵检测模型 | 第32-33页 |
| 3.2 基于量子免疫算法的动态网络入侵检测模型 | 第33-36页 |
| 3.2.1 模型的数学描述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 模型的组成 | 第35-36页 |
| 3.2.3 模型的特点 | 第36页 |
| 3.3 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于量子免疫机制的入侵检测算法 | 第37-46页 |
| 4.1 检测器生成算法 | 第37-42页 |
| 4.1.1 量子进化算法 | 第37-39页 |
| 4.1.2 算法设计 | 第39-41页 |
| 4.1.3 算法实现流程 | 第41-42页 |
| 4.2 适应度函数设计 | 第42-44页 |
| 4.3 入侵检测模块算法实现 | 第44-45页 |
| 4.4 小结 | 第45-46页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第46-54页 |
| 5.1 仿真实验的目的 | 第46页 |
| 5.2 实验数据处理 | 第46-48页 |
| 5.2.1 数据选取 | 第46-47页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第47-48页 |
| 5.3 仿真实验 | 第48-49页 |
| 5.3.1 算法性能的度量标准 | 第48页 |
| 5.3.2 训练数据及测试数据的构成 | 第48-49页 |
| 5.3.3 检测器集合训练和入侵检测 | 第49页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 实验参数设置 | 第49-50页 |
| 5.4.2 训练时间和检测时间 | 第50页 |
| 5.4.3 单独攻击检测的结果 | 第50-51页 |
| 5.4.4 对四种不同类型的攻击检测的结果 | 第51-52页 |
| 5.4.5 与其他算法的比较 | 第52-53页 |
| 5.5 小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第63页 |
