基于免疫原理的入侵检测系统研究



基于免疫原理的入侵检测系统研究

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基于免疫原理的入侵检测系统研究

论文目录
第一章绪论	第1-13 页
1．1 引言	第7 页
1．2 免疫系统与信息安全	第7-8 页
1．2．1 免疫系统	第7-8 页
1．2．2 信息安全	第8 页
1．2．3 入侵检测与免疫原理	第8 页
1．3 相关研究现状	第8-10 页
1．4 本文的内容及结构	第10-13 页
第二章入侵检测系统简介	第13-21 页
2．1 入侵检测系统术语	第13 页
2．2 入侵检测系统模型	第13-15 页
2．2．1 Denning模型	第13-14 页
2．2．2 通用入侵检测框架	第14-15 页
2．3 入侵检测系统分类	第15-19 页
2．3．1 检测方法	第15-18 页
2．3．2 数据来源	第18 页
2．3．3 入侵检测系统的时效性	第18 页
2．3．4 体系结构	第18-19 页
2．4 入侵检测系统现状和发展趋势	第19-21 页
第三章免疫系统概述	第21 页
3．1 生物免疫系统	第21-27 页
3．1．1 免疫应答	第22-23 页
3．1．2 免疫系统特异识别	第23-24 页
3．1．3 受体多样性	第24-25 页
3．1．4 免疫记忆和学习	第25-26 页
3．1．5 自体容忍	第26-27 页
3．2 免疫系统的特点	第27 页
3．3 几种免疫算法介绍	第27-31 页
3．3．1 克隆选择算法	第28 页
3．3．2 否定选择算法	第28-31 页
第四章基于免疫的入侵检测模型分析	第31-45 页
4．1 免疫系统与入侵检测的相似性比较	第31-32 页
4．2 免疫激励的入侵检测模型	第32-38 页
4．2．1 模型定义	第32-35 页
4．2．2 系统假设	第35 页
4．2．3 可扩展性分析	第35-36 页
4．2．4 系统鲁棒性分析	第36-38 页
4．3 检测规则匹配	第38-39 页
4．4 入侵检测器的生成	第39-42 页
4．5 检测集合的洞	第42-45 页
第五章免疫模糊分类方法在入侵检测中的应用	第45-55 页
5．1 模糊检测器	第45-47 页
5．2 检测器集合生成算法	第47-49 页
5．3 其它相关算法	第49-50 页
5．3．1 改进的否定选择方法	第49 页
5．3．2 模糊海明距离算法	第49-50 页
5．3．3 样本界常度计算	第50 页
5．4 算法性能分析	第50-52 页
5．5 结论	第52-55 页
第六章应用免疫原理的检测原型系统	第55-63 页
6．1 现状分析	第55 页
6．2 LISYS系统分析	第55-60 页
6．2．1 系统结构分析	第55-58 页
6．2．2 实现分析	第58-60 页
6．3 LISYS缺陷及改进分析	第60-63 页
结束语	第63-65 页
致谢	第65-67 页
参考文献	第67-71 页
研究生在读期间的研究成果	第71 页

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