基于人工免疫算法的入侵检测系统研究

第一章 绪论	第1-13页
·课题背景	第9-10页
·国内外研究现状	第10-11页
·作者所做的工作	第11-12页
·论文的组织结构	第12-13页
第二章 人工免疫网络入侵检测的基本理论	第13-23页
·入侵检测系统	第13-17页
·入侵检测系统的工作原理	第13页
·网络入侵检测系统的研究	第13-14页
·入侵检测技术的技术分类	第14-17页
·人类免疫系统概述	第17-18页
·人工免疫系统的基本概念	第18-21页
·否定选择算法	第19页
·克隆选择算法	第19-20页
·基因库进化	第20-21页
·人工免疫入侵检测系统	第21-22页
·人工免疫对入侵检测系统的启示	第21-22页
·人工免疫入侵检测系统的相关定义	第22页
·小结	第22-23页
第三章 基于人工免疫的网络入侵检测系统模型	第23-31页
·网络入侵检测系统的设计目标及相关需求	第23页
·人工免疫系统的特性与网络入侵检测系统	第23-25页
·分布式模型	第24页
·自组织	第24页
·轻量级	第24-25页
·基于人工免疫系统的网络入侵检测模型N_AIS	第25-29页
·N_AIS入侵检测的数据处理流程	第26-27页
·否定选择过程	第27-28页
·克隆选择过程	第28页
·检测基因库生成	第28-29页
·所进行的改进	第29页
·对N_AIS模型的评价	第29-30页
·小结	第30-31页
第四章 否定选择算法在N_AIS的应用	第31-44页
·否定选择的基本理论	第31-32页
·人类免疫系统的否定选择过程	第31-32页
·否定选择算法	第32页
·网络传输数据的获取分析与自体文档的创建	第32-38页
·网络信息的采集	第32-34页
·数据分析	第34-36页
·特征提取	第36-38页
·否定选择算法的实现过程	第38-41页
·检测器编码	第39页
·相似度匹配	第39-41页
·实验设计及结果分析	第41-43页
·实验目标	第41页
·实验数据来源及参数设置	第41-42页
·实验结果及分析	第42-43页
·小结	第43-44页
第五章 克隆选择算法在N_AIS的应用	第44-78页
·克隆选择的基本理论	第44-46页
·人类免疫系统的克隆选择过程	第44页
·通过克隆选择的学习和记忆	第44-45页
·克隆选择算法	第45-46页
·静态克隆选择算法的实现过程	第46-53页
·自体与非自体抗原集	第47-48页
·检测器基因型和表现型间的转换	第48-49页
·匹配方法的设计	第49页
·适应度计算	第49-51页
·繁殖过程及否定选择算子的应用	第51-52页
·遗传算子的设计	第52-53页
·静态克隆选择实验设计及结果分析	第53-57页
·实验目标	第53页
·实验数据来源及参数设置	第53-54页
·结果分析1—非自体及自体检测率	第54-56页
·结果分析2—否定选择算子的作用	第56-57页
·动态克隆选择算法的实现	第57-65页
·动态克隆选择的相关理论	第57-60页
·动态克隆选择算法概述	第60-63页
·检测器的类型及周期演化	第63-65页
·自体与非自体抗原检测	第65页
·动态克隆选择实验设计及结果分析	第65-73页
·实验目标	第65页
·实验数据来源及参数的设置	第65-66页
·实验过程设计	第66-67页
·结果分析1—完整抗原数据集的影响	第67-72页
·结果分析2—抗原数据子集的影响	第72-73页
·动态克隆选择扩展设计——基因库进化过程模拟	第73-76页
·人类免疫记忆	第73页
·动态克隆选择算法的改进一	第73-75页
·动态克隆选择算法的改进二	第75页
·改进后实验性能	第75-76页
·小结	第76-78页
第六章 结束语	第78-80页
·论文工作总结	第78页
·论文创新之处	第78-79页
·进一步工作展望	第79-80页
致谢	第80-81页
参考文献	第81-83页