基于免疫原理的新型入侵检测模型及算法研究
| 第一章 引言 | 第1-12页 |
| 第二章 入侵检测 | 第12-24页 |
| ·入侵检测简介 | 第12-15页 |
| ·传统安全技术 | 第12-14页 |
| ·入侵检测 | 第14-15页 |
| ·入侵检测的分类 | 第15-19页 |
| ·根据信息来源分类 | 第15-17页 |
| ·基于主机的IDS | 第15-16页 |
| ·基于网络的IDS | 第16-17页 |
| ·根据检测方法分类 | 第17-18页 |
| ·异常检测 | 第17页 |
| ·误用检测 | 第17-18页 |
| ·完整性分析 | 第18页 |
| ·其他分类方法 | 第18-19页 |
| ·按体系结构 | 第18页 |
| ·根据响应方式 | 第18-19页 |
| ·入侵检测的基本结构和分析方法 | 第19-21页 |
| ·入侵检测的基本结构 | 第19-20页 |
| ·入侵检测的分析方法 | 第20-21页 |
| ·特征库匹配 | 第20页 |
| ·统计分析方法 | 第20页 |
| ·完整性分析 | 第20-21页 |
| ·入侵检测的发展方向 | 第21-24页 |
| ·入侵技术的发展 | 第21-22页 |
| ·入侵检测技术的主要发展方向 | 第22-24页 |
| 第三章 免疫原理 | 第24-36页 |
| ·概述 | 第24-29页 |
| ·生物免疫学 | 第24-25页 |
| ·免疫机制 | 第25-26页 |
| ·自体耐受 | 第25页 |
| ·免疫应答 | 第25-26页 |
| ·免疫反馈 | 第26页 |
| ·生物免疫的基本特征 | 第26-29页 |
| ·学习和认知 | 第26-27页 |
| ·分布性 | 第27-28页 |
| ·鲁棒性和适应性 | 第28页 |
| ·多样性和自组织性 | 第28-29页 |
| ·计算机免疫系统 | 第29-34页 |
| ·基本模型 | 第29-30页 |
| ·几种典型的免疫算法 | 第30-34页 |
| ·否性选择算法 | 第30-32页 |
| ·肯定选择算法 | 第32-33页 |
| ·克隆选择算法 | 第33-34页 |
| ·人工免疫算法在IDS 中的发展方向 | 第34-36页 |
| 第四章 免疫原理的新型入侵检测模型及算法 | 第36-49页 |
| ·新型入侵检测模型 | 第36-39页 |
| ·抗体/抗原编码 | 第36-37页 |
| ·网络模型 | 第37-38页 |
| ·检测器生成算法模型 | 第38-39页 |
| ·变异算法原理和亲和力算法 | 第39-44页 |
| ·低频变异算法和高频变异算法 | 第39-41页 |
| ·亲和力算法的改进 | 第41-44页 |
| ·距离 | 第41-42页 |
| ·r-连续位匹配规则 | 第42-43页 |
| ·改进的匹配度算法 | 第43-44页 |
| ·性能分析 | 第44-49页 |
| ·算法实验 | 第44-48页 |
| ·模型整体性能分析 | 第48-49页 |
| 第五章 结束语 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 个人简历 | 第53页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第53页 |
