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智能网络入侵检测系统研究与设计

摘要第1-5页
Abstract第5-15页
第一章 绪论第15-27页
   ·论文选题第15-17页
     ·课题研究背景第15页
     ·现有系统存在的问题第15-16页
     ·选题的依据第16-17页
     ·选题的理论意义和实用价值第17页
   ·入侵检测综述第17-25页
     ·入侵检测产生和发展第17-19页
     ·入侵检测体系结构第19-20页
     ·入侵检测系统分类第20-23页
     ·入侵检测常用方法第23-25页
   ·论文内容与创新第25-27页
     ·论文内容安排第25页
     ·本文的主要工作与创新第25-27页
第二章 智能网络入侵检测系统总体分析设计第27-36页
   ·需求分析与总体设计第27-28页
     ·设计目标与思想第27页
     ·总体设计第27-28页
   ·开源入侵检测系统Snort 分析第28-31页
     ·Snort 的特点及工作模式第28-29页
     ·Snort 架构和流程分析第29-30页
     ·Snort 规则分析第30页
     ·Snort 核心检测分析引擎工作流程第30-31页
   ·数据嗅探模块第31-34页
   ·改进的协议分析预处理模块第34页
   ·改进的模式匹配检测引擎第34页
   ·改进的人工免疫检测引擎第34-35页
   ·响应输出模块及外围模块第35-36页
第三章 改进的协议分析预处理模块研究与设计第36-54页
   ·模块结构与流程第36页
   ·TCP/IP 协议族第36-39页
     ·概述第36-37页
     ·网络层第37-38页
     ·传输层第38-39页
     ·应用层第39页
   ·TCP/IP 协议族的安全漏洞及相应攻击分析第39-40页
   ·改进的协议分析算法模块详细设计第40-53页
     ·基本解码函数及数据结构第41-44页
     ·改进的IP 分片重组算法第44-46页
     ·改进的TCP 流还原算法第46-49页
     ·改进的应用层协议分析第49-50页
     ·基于混沌遗传决策树改进协议分析第50-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 改进的模式匹配检测引擎研究与设计第54-67页
   ·引擎结构与流程第54页
   ·入侵检测中模式匹配算法研究第54-60页
     ·前缀型单模式匹配算法KMP第54-55页
     ·后缀型单模式匹配算法BM,BMH 及其改进第55-57页
     ·前缀型多模式匹配算法AC 及其改进第57-58页
     ·后缀型多模式匹配算法AC_BM,WM第58-59页
     ·子串匹配算法第59-60页
     ·模式匹配算法近年来进展第60页
   ·智能化综合匹配算法模块详细设计第60-66页
     ·模式匹配算法的智能化与动态化综合第60-63页
     ·改进的单模式匹配子算法第63-64页
     ·改进的多模式匹配子算法第64-66页
   ·本章小结第66-67页
第五章 改进的人工免疫检测引擎研究与设计第67-95页
   ·引擎结构与流程第67-68页
   ·免疫系统与入侵检测第68-73页
     ·免疫细胞与免疫应答基本机制第68-70页
     ·特异识别机制与受体多样性第70-71页
     ·免疫记忆与自体耐受第71-72页
     ·人工免疫网络入侵检测系统第72-73页
   ·基于模糊逻辑改进的形态空间免疫识别机制第73-80页
     ·形态空间中的抗原识别机制第73-74页
     ·模糊数学第74-77页
     ·基于模糊逻辑改进的抗原抗体编码及其亲和力计算第77-80页
   ·改进的动态模糊免疫小生境遗传算法模块详细设计第80-94页
     ·免疫选择算法第81-83页
     ·动态模糊免疫启发式自适应变参数确定性拥挤小生境遗传算法详细设计第83-94页
   ·本章小结第94-95页
第六章 实验评估及结果分析第95-107页
   ·实验环境第95-96页
   ·改进的协议分析预处理模块实验评估与分析第96-97页
   ·改进的模式匹配检测引擎实验评估与分析第97-101页
   ·改进的人工免疫检测引擎实验评估与分析第101-103页
   ·总体评估分析第103-107页
第七章 总结与展望第107-110页
   ·本文主要工作成果总结第107页
   ·理论方法和技术应用创新归纳第107-108页
   ·进一步研究方向展望第108-110页
参考文献第110-115页
攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目第115-116页
致谢第116页

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