| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·课题开展的意义 | 第12页 |
| ·研究内容及论文组织结构 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文创新点 | 第12-13页 |
| ·组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 入侵检测系统概述 | 第14-27页 |
| ·入侵概述 | 第14-16页 |
| ·产生入侵的原因 | 第14-15页 |
| ·实施入侵的技术方法 | 第15页 |
| ·入侵过程 | 第15-16页 |
| ·入侵发展趋势 | 第16页 |
| ·入侵检测技术 | 第16-18页 |
| ·入侵检测定义 | 第16-17页 |
| ·入侵检测技术 | 第17-18页 |
| ·入侵检测系统 | 第18-25页 |
| ·IDS定义 | 第18-19页 |
| ·IDS模型 | 第19-20页 |
| ·IDS分类 | 第20-25页 |
| ·传统入侵检测系统面临的问题 | 第25页 |
| ·分布式智能入侵检测系统 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 系统采用的相关技术 | 第27-34页 |
| ·智能Agent技术 | 第27-31页 |
| ·Agent的定义 | 第27页 |
| ·智能Agent的分类 | 第27-28页 |
| ·智能Agent间的通信协作 | 第28-29页 |
| ·智能Agent消息传输机制 | 第29页 |
| ·IDS引入智能Agent的优点 | 第29-31页 |
| ·人工免疫系统(AIS)理论 | 第31-33页 |
| ·定义 | 第31页 |
| ·免疫系统与AIS | 第31-32页 |
| ·IDS引入AIS的原因 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于网络流量智能预测预报的检测模块 | 第34-44页 |
| ·智能预测预报模块的设计 | 第34-36页 |
| ·智能预测预报模块的模型 | 第34-35页 |
| ·智能流量预测预报模块各单元功能 | 第35页 |
| ·预测单元采用的智能Agent | 第35-36页 |
| ·网络流量处理智能Agent的功能 | 第36-39页 |
| ·智能Agent对网络流量的平稳化处理 | 第36-37页 |
| ·智能Agent对网络流量的灰色处理 | 第37-39页 |
| ·流量预测智能Agent中用到的算法 | 第39-40页 |
| ·人工仿真流量预测智能Agent采用的方法 | 第40-43页 |
| ·数据处理 | 第40-42页 |
| ·数据仿真效果分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 分布式智能入侵检测系统模型研究 | 第44-56页 |
| ·问题的提出 | 第44页 |
| ·免疫赦免理论模型 | 第44-49页 |
| ·免疫赦免系统理论 | 第44-45页 |
| ·免疫赦免理论模型 | 第45-47页 |
| ·形式化模型 | 第47-49页 |
| ·建立植入智能Agent社会 | 第49-52页 |
| ·植入智能Agent的工作机制 | 第49-50页 |
| ·植入智能Agent与其他智能Agent的协作方式 | 第50页 |
| ·免疫赦免植入Agent的植入过程设计 | 第50-51页 |
| ·数据的保存与转移机制设计 | 第51-52页 |
| ·系统设计与实现 | 第52-54页 |
| ·实现方案 | 第52页 |
| ·系统实现框架模型 | 第52-53页 |
| ·模型功能表述 | 第53-54页 |
| ·系统性能测试与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文工作总结 | 第56页 |
| ·研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |