危险模式免疫算法及其在网络安全中的应用研究.doc

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目 录
摘要
英文摘要
第一章 绪论 1
1.1 选题背景和意义 1
1.2 国内外研究概况 2
1.3 主要工作介绍 3
1.4 组织结构 3
第二章 人工免疫系统 5
2.1 生物免疫系统 5
2.1.1 生物免疫系统的结构 5
2.1.2 免疫机制 6
2.1.3 生物免疫系统的特点 8
2.2 人工免疫系统 8
2.2.1 名词解释 9
2.2.2 人工免疫系统模型 10
2.2.3 免疫算法研究 10
2.2.4 应用研究 12
2.3 小结 12
第三章 人工免疫系统在网络安全领域的应用 13
3.1 网络安全 13
3.1.1 网络安全威胁 14
3.1.2 网络安全技术 14
3.2 人工免疫系统在网络安全领域的应用 16
3.2.1 入侵检测 16
3.2.2 病毒防御 18
3.3 小结 19
第四章 基于危险模式的免疫算法研究 20
4.1 传统模式理论 20
4.1.1 自体-非自体模式(Self-Nonself model，SNS) 20
4.1.2 双信号模式（Two Signal Model） 21
4.1.3 双信号模式的延伸-协同刺激模式（Co-stimulation Model） 21
4.1.4 感染的一非我模式(Infectious-Nonself Model，INS) 21
4.2 危险模式（Danger Model） 23
4.2.1 危险模式应答过程 23
4.2.2 危险信号 24
4.3 基于危险模式理论的人工免疫系统 25
4.3.1 基于危险模式的AIS与传统AIS的比较 26
4.3.2 基于危险模式的免疫模型 27
4.3.3 基于危险模式的免疫算法 27
4.4 结束语 31
第五章 基于危险模式的IDS异常检测系统 32
5.1 危险模式应用于IDS异常检测的可行性 32
5.2 基于危险模式的IDS异常检测系统模型 33
5.3 相关算法描述 35
5.4 小结 37
第六章 基于危险模式的未知蠕虫预警系统 38
6.1 网络蠕虫的特征 39
6.2 未知蠕虫的防治现状 39
6.3 基于危险模式的未知蠕虫预警系统 39
6.3.1 免疫组件定义 39
6.3.2 危险监测器 40
6.3.3 克隆选择过程 41
6.3.4 网络蠕虫行为的检测过程 42
6.3.5 网络蠕虫预警系统的定量计算模型 42
6.3.6 未知蠕虫预警系统算法 43
6.4 仿真试验 43
6.5 小结 46
第七章 危险模式免疫算法在网络安全领域的展望 47
7.1 引言 47
7.2 需要进一步研究的问题 47
7.3 小结 48
参考文献 49
致 谢 53
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的科研项目 54