基于人工免疫分类器的入侵检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 入侵检测的基本原理 | 第14-22页 |
| ·入侵检测定义 | 第14页 |
| ·入侵检测系统的原理 | 第14-15页 |
| ·入侵检测系统体系结构分类 | 第15-18页 |
| ·基于主机的入侵检测系统 | 第15-16页 |
| ·基于网络的入侵检测系统 | 第16-17页 |
| ·混合式的入侵检测系统 | 第17-18页 |
| ·入侵检测技术 | 第18-19页 |
| ·误用检测 | 第18-19页 |
| ·异常检测 | 第19页 |
| ·现有入侵检测技术的不足 | 第19页 |
| ·未来入侵检测技术的发展趋势 | 第19-21页 |
| ·基于免疫机理的入侵检测技术 | 第20页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测技术 | 第20页 |
| ·基于遗传算法的入侵检测技术 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 免疫系统和人工免疫算法 | 第22-30页 |
| ·免疫系统的基本概念 | 第22-23页 |
| ·免疫系统的主要生理功能 | 第23页 |
| ·人工免疫算法 | 第23-29页 |
| ·否定选择算法 | 第23-24页 |
| ·克隆选择算法 | 第24-25页 |
| ·AIRS算法 | 第25-29页 |
| ·免疫系统和入侵检测系统的关系 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于人工免疫分类器的入侵检测系统设计 | 第30-48页 |
| ·系统设计的核心问题 | 第30-31页 |
| ·自体和非自体的定义 | 第30页 |
| ·抗原编码和亲和力的计算 | 第30-31页 |
| ·网络的相关知识 | 第31-35页 |
| ·Winpcap简介 | 第31页 |
| ·TCP/IP协议 | 第31-32页 |
| ·IP协议 | 第32页 |
| ·ICMP协议 | 第32-33页 |
| ·ARP协议 | 第33页 |
| ·UDP协议 | 第33-34页 |
| ·TCP协议 | 第34-35页 |
| ·系统总体模块结构 | 第35-37页 |
| ·数据采集模块 | 第37-39页 |
| ·预处理模块和特征提取模块 | 第39-42页 |
| ·预处理模块的实现 | 第39-42页 |
| ·特征提取模块的实现 | 第42页 |
| ·人工免疫分类器模块 | 第42-44页 |
| ·响应模块 | 第44页 |
| ·MYSQL数据库存储 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 仿真实验及结果 | 第48-58页 |
| ·入侵检测系统的数据源 | 第48-54页 |
| ·DARPA 1998数据集 | 第48页 |
| ·KDDCUP 99数据集 | 第48-52页 |
| ·关键属性提取 | 第52-53页 |
| ·非数值属性编码 | 第53-54页 |
| ·实验数据 | 第54-56页 |
| ·实验条件 | 第56页 |
| ·实验结果 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
