基于智能化的入侵检测模型研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 目 录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪 论 | 第8-13页 |
| ·论文背景及意义 | 第8-12页 |
| ·互联网现状 | 第8页 |
| ·网络安全现状 | 第8-10页 |
| ·网络安全问题的原因 | 第10-11页 |
| ·入侵检测 | 第11-12页 |
| ·论文研究内容和组织结构 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 入侵检测技术 | 第13-22页 |
| ·入侵检测概述 | 第13-14页 |
| ·入侵检测体系结构 | 第14-16页 |
| ·基于主机的入侵检测 | 第14-15页 |
| ·基于网络的入侵检测 | 第15-16页 |
| ·混合分布式入侵检测 | 第16页 |
| ·入侵检测技术分类 | 第16-18页 |
| ·异常入侵检测 | 第16-18页 |
| ·误用入侵检测 | 第18页 |
| ·当前常用的入侵检测技术 | 第18-20页 |
| ·当前入侵检测方法存在的缺陷 | 第20-22页 |
| 第三章 基于免疫代理的分布式入侵检测系统 | 第22-40页 |
| ·生物免疫系统概述 | 第22-25页 |
| ·淋巴细胞分为两种主要类型:B细胞和T细胞。 | 第23-24页 |
| ·T细胞介导的细胞免疫 | 第24页 |
| ·B细胞介导的体液免疫 | 第24页 |
| ·免疫应答过程 | 第24-25页 |
| ·抗体的阈值激活过程 | 第25页 |
| ·生物免疫系统的特点 | 第25-26页 |
| ·生物免疫在入侵检测系统中的应用 | 第26-31页 |
| ·生物免疫在计算机安全中的应用 | 第26-27页 |
| ·基于免疫的入侵检测系统组成 | 第27页 |
| ·检测器集合的产生 | 第27-29页 |
| ·检测器的工作原理 | 第29页 |
| ·检测器产生算法的设计与分析 | 第29-31页 |
| ·自身免疫过滤过程 | 第31-36页 |
| ·非选择算法 | 第31-33页 |
| ·分布式非选择算法 | 第33-36页 |
| ·基于免疫代理的分布式入侵检测系统模型 | 第36-40页 |
| ·分布式IDS模型 | 第36-38页 |
| ·基于免疫代理的分布式入侵检测模型 | 第38页 |
| ·模型工作过程 | 第38-40页 |
| 第四章 基于遗传算法的免疫DIDS | 第40-46页 |
| ·遗传算法的基本原理及其应用 | 第40-42页 |
| ·遗传算法简介 | 第40-41页 |
| ·基本遗传算法 | 第41-42页 |
| ·克隆选择学说 | 第42-43页 |
| ·融合遗传算法的免疫DIDS系统 | 第43-44页 |
| ·基于遗传算法的动态网络拓扑结构 | 第44-46页 |
| 第五章 结 论 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·创新点 | 第46-47页 |
| ·今后研究方向 | 第47-48页 |
| 致 谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 个人简历 | 第51页 |
