| 【中文题名】 | 自适应分层的免疫系统 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-23 |
| 【中关键词】 | 入侵检测,检测器,自适应,Snort,生物免疫系统, |
| 【英关键词】 | Intrusion Detection,Detector,Self- adapt,Snort,Biologic immune System, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>计算机网络>一般性问题 |
| 【论文摘要】 |
随着互联网的发展,网络应用已经延伸到了人们生活的每一个角落。网络的发展一方面给人们生活工作带来了极大的便利,另一方面,非法的网络入侵行为也为信息的安全性提出了难题。随着,非法入侵不断增多,给企业和个人造成巨大的经济损失。传统的安全保护技术如认证、授权、访问控制、防火墙和加密等外围防卫机制已力不从心,计算机网络信息安全正面临着极大的威胁和挑战。
入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)作为一种主动的信息安全保障措施,有效地弥补了传统安全防护技术的缺陷。通过构建动态的安全循环,可以最大限度地提高系统的安全保障能力,减少安全威胁对系统造成的危害。但是随着入侵检测技术的发展,入侵的技术也是不断的进步。如何让IDS检测出新出现的入侵行为并将误报率降低在可接收的范围内,是现在IDS发展的热点。通过计算机系统与生物免疫系统的对比,本文提出了一种基于生物免疫原理的分层入侵检测模型。
本文依托四川省科技厅基础研究项目“智能入侵检测系统的关键技术研究”,主要工作从总体上对入侵检测、生物免疫系统的原理和工作机理进行了介绍;本文的创新点是设计并实现了提出的一种分层的入侵检... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-9 |
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第一章 绪论 |
9-10 |
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第二章 入侵检测 |
10-22 |
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2.1 入侵检测的历史 |
10-11 |
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2.2 入侵检测概述 |
11-12 |
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2.3 入侵检测的基本原理 |
12-17 |
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2.3.1 入侵检测的分类 |
13 |
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2.3.2 按照数据来源分类 |
13-16 |
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2.3.3 按照分析方法分类 |
16-17 |
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2.4 入侵检测的基本结构和分析方法 |
17-19 |
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2.4.1 入侵检测的基本结构 |
17-18 |
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2.4.2 入侵检测的分析方法 |
18-19 |
|
2.5 入侵检测的数学模型 |
19-20 |
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2.5.1 试验模型 |
19 |
|
2.5.2 平均值和标准差模型 |
19-20 |
|
2.5.3 多变量模型 |
20 |
|
2.5.4 马尔科夫过程模型 |
20 |
|
2.5.5 时序模型 |
20 |
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2.6 入侵检测目前存在的问题以及发展趋势 |
20-22 |
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第三章 免疫原理 |
22-35 |
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3.1 生物学免疫系统机理 |
22-26 |
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3.1.1 免疫学起源 |
22 |
|
3.1.2 免疫系统 |
22-23 |
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3.1.3 免疫机制的三个阶段 |
23-24 |
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3.1.4 免疫的基本特征 |
24-26 |
|
3.2 计算机免疫学 |
26-33 |
|
3.2.1 计算机免疫的相关算法 |
27-33 |
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3.3 免疫学在计算机信息安全方面的研究现状 |
33-35 |
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第四章 自适应分层免疫系统的模型 |
35-40 |
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4.1 网络入侵检测系统 |
35 |
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4.2 自适应分层系统模型 |
35-36 |
|
4.3 模型结构 |
36-38 |
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4.3.1 数据采集层 |
36-37 |
|
4.3.2 匹配层 |
37 |
|
4.3.3 免疫进化层 |
37-38 |
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4.4 模型原理 |
38 |
|
4.5 检测器编码 |
38-40 |
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第五章 模型的实现 |
40-54 |
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5.1 开发环境 |
40 |
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5.2 原型实现流程 |
40-41 |
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5.3 嗅探 |
41-43 |
|
5.4 数据分析 |
43-46 |
|
5.5 预处理模块 |
46 |
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5.6 SNORT 规则检测器 |
46-49 |
|
5.7 响应模块 |
49-50 |
|
5.8 免疫模块 |
50-54 |
|
5.8.1 先天检测器 |
50 |
|
5.8.2 免疫检测器 |
50-54 |
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第六章 实验与结论 |
54-60 |
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6.1 实验原理 |
54 |
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6.2 实验数据 |
54-56 |
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6.3 实验结果 |
56-60 |
|
结束语 |
60-61 |
|
致谢 |
61-62 |
|
参考文献 |
62-64 |
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附录 |
64-72 |
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攻硕期间取得的研究成果 |
72 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.376536 |
