基于生物免疫学的异常检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1. 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2. 主要研究内容 | 第10-13页 |
| 1.2.1. 人工免疫 | 第10-12页 |
| 1.2.2. 入侵检测技术 | 第12页 |
| 1.2.3. 人工免疫在异常检测中的应用 | 第12-13页 |
| 1.3. 研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.4. 课题研究方法 | 第14页 |
| 1.4.1 文献资料法 | 第14页 |
| 1.4.2 实证研究法 | 第14页 |
| 1.4.3 实验仿真法 | 第14页 |
| 1.5. 论文结构 | 第14-17页 |
| 第二章 人工免疫系统 | 第17-25页 |
| 2.1. 人工免疫的基础--生物免疫 | 第17-18页 |
| 2.1.1. 免疫系统 | 第17页 |
| 2.1.2. 免疫系统的特点 | 第17-18页 |
| 2.1.3. 自我与非我 | 第18页 |
| 2.2. 免疫系统的模式识别 | 第18-20页 |
| 2.2.1. 淋巴细胞---T细胞、B细胞 | 第18-19页 |
| 2.2.2. 免疫缺陷 | 第19页 |
| 2.2.3. 免疫系统模式识别的本质 | 第19-20页 |
| 2.3. 免疫系统的多样性 | 第20页 |
| 2.4. 免疫学对各领域的贡献 | 第20-21页 |
| 2.5. 人工免疫系统 | 第21-23页 |
| 2.5.1 人工免疫系统概念 | 第21-22页 |
| 2.5.2 人工免疫系统中利用的生物免疫特性 | 第22-23页 |
| 2.6. 经典的人工免疫系统模型及算法 | 第23页 |
| 2.7. 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 异常检测系统 | 第25-33页 |
| 3.1. 异常检测概述 | 第25页 |
| 3.2. 入侵检测技术 | 第25-29页 |
| 3.3. 生物免疫系统和计算机免疫系统的对比 | 第29-31页 |
| 3.4. 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 阴性选择算法相关技术及实验仿真 | 第33-47页 |
| 4.1. 阴性选择算法相关技术 | 第33-35页 |
| 4.1.1. 阴性选择算法数学模型 | 第33-34页 |
| 4.1.2. 黑洞 | 第34-35页 |
| 4.2. 实值与二进制算法 | 第35-39页 |
| 4.2.1. 实值算法 | 第35-37页 |
| 4.2.2. 二进制算法 | 第37-39页 |
| 4.2.2.1. R-连续匹配算法 | 第37-38页 |
| 4.2.2.2. R-可变匹配算法 | 第38页 |
| 4.2.2.3. R-字符块匹配算法 | 第38-39页 |
| 4.2.2.4. 海明距离匹配算法 | 第39页 |
| 4.3. 仿真实验 | 第39-42页 |
| 4.4. 双重检测算法模型 | 第42-43页 |
| 4.5. 双重检测算法实验仿真 | 第43-45页 |
| 4.6. 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 在恶意代码检测中的应用 | 第47-57页 |
| 5.1. 恶意软件 | 第47-48页 |
| 5.2. 沙箱原理 | 第48-56页 |
| 5.2.1 沙箱架构 | 第48-50页 |
| 5.2.2 API调用 | 第50-51页 |
| 5.2.3 恶意软件检测中的试验样本 | 第51-53页 |
| 5.2.4 恶意软件检测与验证 | 第53-56页 |
| 5.3. 本章小结 | 第56-57页 |
| 结束语 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第65页 |
