| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 二进制检测器 | 第12-13页 |
| 1.2.2 实值检测器 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究分析 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第16-18页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第16页 |
| 1.4.2 主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4.3 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 入侵检测的缺陷、免疫原理和邻域空间 | 第18-29页 |
| 2.1 入侵检测系统的缺陷 | 第18-19页 |
| 2.1.1 存在的问题 | 第18-19页 |
| 2.1.2 发展方向 | 第19页 |
| 2.2 免疫入侵检测性能 | 第19-21页 |
| 2.3 免疫入侵检测模型 | 第21-25页 |
| 2.3.1 形态空间 | 第21-22页 |
| 2.3.2 自体/非自体 | 第22-24页 |
| 2.3.3 模型 | 第24-25页 |
| 2.4 邻域形态空间 | 第25-28页 |
| 2.4.1 邻域形态空间的公式定义 | 第25-27页 |
| 2.4.2 自体样本和检测器模型 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 自适应邻域否定选择算法 | 第29-39页 |
| 3.1 邻域否定选择算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 算法伪代码 | 第29-30页 |
| 3.1.2 邻域算法匹配规则 | 第30-32页 |
| 3.2 自适应分析 | 第32-36页 |
| 3.2.1 自适应邻域否定选择算法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 自适应函数 | 第34-35页 |
| 3.2.3 加权选择 | 第35-36页 |
| 3.3 算法分析 | 第36-37页 |
| 3.3.1 邻域否定选择算法分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 自适应邻域否定选择算法分析 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 邻域空间遗传算法 | 第39-48页 |
| 4.1 遗传算法概述 | 第39-41页 |
| 4.1.1 算法的发展 | 第39页 |
| 4.1.2 遗传算法的模型 | 第39-40页 |
| 4.1.3 遗传算法优点 | 第40-41页 |
| 4.2 邻域遗传算法 | 第41-44页 |
| 4.3 选择算法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 个体选择原则 | 第44页 |
| 4.3.2 局部-锦标赛算法 | 第44-46页 |
| 4.3.3 重组方式 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 自适应机制实验分析 | 第48-55页 |
| 5.1 邻域自适应机制实验 | 第48-53页 |
| 5.1.1 算法复杂度分析 | 第48页 |
| 5.1.2 邻域否定选择算法与实值否定选择算法比较 | 第48-50页 |
| 5.1.3 自适应邻域否定选择算法性能分析 | 第50-51页 |
| 5.1.4 阈值分析 | 第51-53页 |
| 5.2 邻域遗传算法的简单分析 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |