基于行为分析的云安全免疫系统关键技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 人体免疫系统 | 第13-16页 |
| 2.1.1 人体免疫系统的定义 | 第13页 |
| 2.1.2 人体免疫系统组织构成 | 第13-14页 |
| 2.1.3 体系结构 | 第14-16页 |
| 2.1.4 免疫系统的功能 | 第16页 |
| 2.2 人工免疫系统 | 第16-21页 |
| 2.2.1 概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 相关算法 | 第17-20页 |
| 2.2.3 人工免疫系统的应用 | 第20-21页 |
| 2.3 计算机免疫系统 | 第21-22页 |
| 2.4 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 云安全免疫系统机制研究 | 第23-37页 |
| 3.1 云安全免疫系统与人体免疫系统的关系 | 第23页 |
| 3.2 云安全免疫系统架构研究 | 第23-26页 |
| 3.2.1 总体架构 | 第23-25页 |
| 3.2.2 运行机制研究 | 第25-26页 |
| 3.3 各模块算法研究 | 第26-32页 |
| 3.3.1 皮肤模块算法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 抗原提呈模块算法 | 第27页 |
| 3.3.3 记忆细胞库算法 | 第27-28页 |
| 3.3.4 抗原数据库算法 | 第28页 |
| 3.3.5 B细胞模块算法 | 第28-29页 |
| 3.3.6 抗体数据库算法 | 第29-30页 |
| 3.3.7 抗体记忆库算法 | 第30页 |
| 3.3.8 T细胞模块算法 | 第30-31页 |
| 3.3.9 疫苗接种模块算法 | 第31-32页 |
| 3.4 云安全免疫系统性能分析 | 第32页 |
| 3.5 实验结果及讨论 | 第32-36页 |
| 3.5.1 实验平台及数据简介 | 第32-34页 |
| 3.5.2 结果分析及讨论 | 第34-36页 |
| 3.6 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于行为分析的自我集和非我集研究 | 第37-49页 |
| 4.1 相关概念 | 第37页 |
| 4.2 行为分析技术 | 第37-38页 |
| 4.3 行为分析技术在检测中的应用原理 | 第38-39页 |
| 4.4 基于行为分析的自我集和非我集研究 | 第39-44页 |
| 4.4.1 相关定义 | 第39-40页 |
| 4.4.2 基于行为分析的检测模型 | 第40-42页 |
| 4.4.3 基于行为分析的自我集和非我集的改进 | 第42-44页 |
| 4.5 实验结果和讨论 | 第44-48页 |
| 4.6 小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 附录 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |
