基于人工免疫的学习型防火墙研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·网络安全的本质与需求 | 第9页 |
| ·网络安全的基本措施 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·现有防火墙技术的局限性 | 第13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 防火墙与机器学习相关技术研究 | 第15-25页 |
| ·防火墙技术分析 | 第15-18页 |
| ·防火墙实现技术 | 第16-17页 |
| ·防火墙体系结构 | 第17-18页 |
| ·机器学习方法综述 | 第18-20页 |
| ·人工免疫技术分析 | 第20-24页 |
| ·生物免疫系统 | 第21-22页 |
| ·人工免疫系统 | 第22-23页 |
| ·免疫学习算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 免疫学习算法设计 | 第25-43页 |
| ·网络攻击技术特征与对策 | 第25-27页 |
| ·算法综述 | 第27页 |
| ·数据结构设计 | 第27-32页 |
| ·IP 数据包结构 | 第27-28页 |
| ·数据结构设计 | 第28-31页 |
| ·亲和力计算 | 第31-32页 |
| ·检测器的生成 | 第32-38页 |
| ·T 细胞检测器生成 | 第33-35页 |
| ·B 细胞检测器生成 | 第35-38页 |
| ·非法数据的识别 | 第38-40页 |
| ·单个数据包检测 | 第38-39页 |
| ·数据包序列检测 | 第39-40页 |
| ·免疫应答与检测器优化 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 学习型防火墙设计与实现 | 第43-61页 |
| ·体系结构 | 第43-45页 |
| ·实现平台 | 第45-48页 |
| ·Linux 内核模块机制 | 第45页 |
| ·实现框架 | 第45-46页 |
| ·数据包的处理过程 | 第46-48页 |
| ·检测模块的实现 | 第48-54页 |
| ·HOOK 函数的注册和注销 | 第48-51页 |
| ·HOOK 函数中的数据包检测 | 第51-54页 |
| ·免疫学习模块的设计与实现 | 第54-59页 |
| ·学习模块的实现 | 第54-56页 |
| ·防火墙规则的自动建立 | 第56页 |
| ·学习模块的加载与卸载 | 第56-57页 |
| ·防火墙B 细胞检测机制性能分析 | 第57-59页 |
| ·管理平台设计 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 防火墙性能测试 | 第61-75页 |
| ·实验环境搭建 | 第61-62页 |
| ·训练数据的获取 | 第62-64页 |
| ·免疫学习算法性能测试 | 第64-69页 |
| ·算法衡量标准 | 第64页 |
| ·算法参数设定 | 第64-68页 |
| ·算法性能测试 | 第68-69页 |
| ·防火墙整体性能测试 | 第69-73页 |
| ·抗未知攻击能力测试 | 第70-71页 |
| ·吞吐量性能测试 | 第71-73页 |
| ·学习型防火墙的特点 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 详细摘要 | 第84-86页 |
