| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·问题提出的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的研究目的 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 SNS 免疫模型和危险理论 | 第11-18页 |
| ·生物学免疫细胞的基础 | 第11-14页 |
| ·T 淋巴细胞及作用 | 第11页 |
| ·B 淋巴细胞及作用 | 第11-12页 |
| ·树突细胞 | 第12-14页 |
| ·生物免疫的基本反应过程 | 第14-15页 |
| ·免疫反应的基本原理 | 第14页 |
| ·抗原提呈 | 第14-15页 |
| ·免疫模型的发展历程 | 第15-17页 |
| ·自我-非我模式（self-nonself，SNS） | 第15-16页 |
| ·危险模式（Danger Model，DM） | 第16页 |
| ·自我-非我模式与危险模式的比较 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 人工免疫在入侵检测中的应用 | 第18-24页 |
| ·生物免疫在计算机免疫中的映射 | 第18-19页 |
| ·自体/非自体 | 第18-19页 |
| ·抗体/抗原 | 第19页 |
| ·基于 SNS 模型的入侵检测技术分析 | 第19-20页 |
| ·基于 SNS 入侵检测系统的原理 | 第20页 |
| ·危险理论结合树突细胞在入侵检测中的应用 | 第20-22页 |
| ·树突细胞算法（DCA） | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 基于两种理论的自适应免疫模型设计 | 第24-37页 |
| ·基于 SNS 模式的检测模块 | 第25-27页 |
| ·定义 | 第25页 |
| ·模块介绍 | 第25-26页 |
| ·模块涉及的算法 | 第26-27页 |
| ·基于危险模式的检测模块 | 第27-32页 |
| ·Libtissue 框架 | 第27-28页 |
| ·危险的定义和危险度的计算 | 第28-29页 |
| ·DCA 算法的代码描述 | 第29-31页 |
| ·DCA 算法数据结构和参数 | 第31-32页 |
| ·免疫应答模块 | 第32-33页 |
| ·模型的算法描述 | 第33-35页 |
| ·模型的性能分析 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| ·数据源分析 | 第37-38页 |
| ·参数分析与确定 | 第38-39页 |
| ·性能分析 | 第39-41页 |
| ·本章总结 | 第41-42页 |
| 第六章 结束语 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文 | 第48页 |