基于免疫原理的自适应入侵检测建模研究

　　本书主要内容是根据各种免疫机理的启发，建立一个具有自适应功能的入侵检测模型，以改善入侵检测模型的检测性能以及健壮性和自适应性。本书工作对丰富和完善入侵检测理论有一定的促进作用，对将免疫机理应用于入侵检测系统具有积极的推动作用。

　　孙夫雄，博士。中南财经政法大学信息与安全工程学院副教授、硕士生导师，国家注册信息安全工程师，NISI讲师。研究方向为网络与信息安全。

1 绪论
1．1 研究概述
1．2 研究背景及意义
1．3 国内外研究现状
1．3．1 入侵检测概述
1．3．2 入侵检测模型研究现状
1．3．3 基于免疫原理的自适应入侵检测模型
1．4 本书组织结构
1．5 记号与约定
2 自然免疫系统和入侵检测系统
2．1 引言
2．2 免疫学发展
2．2．1 经验免疫学
2．2．2 经典免疫学
2．2．3 现代免疫学
2．3 自然免疫学基础
2．4 免疫系统
2．4．1 淋巴系统
2．4．2 补体系统
2．5 免疫细胞
2．5．1 B淋巴细胞
2．5．2 T淋巴细胞
2．5．3 吞噬细胞
2．5．4 浆细胞
2．5．5 自然杀伤细胞
2．6 免疫识别过程
2．6．1 抗原
2．6．2 抗原决定簇
2．6．3 抗体
2．6．4 亲和力
2．6．5 免疫耐受
2．6．6 免疫自稳
2．6．7 免疫反馈
2．6．8 免疫应答
2．6．9 免疫调节
2．7 免疫系统的自适应性
2．7．1 受体多样性
2．7．2 自适应性
2．7．3 分布性
2．7．4 鲁棒性
2．8 人工免疫系统
2．8．1 AIS网络模型
2．8．2 免疫算法
2．8．3 混合智能系统
2．9 入侵检测系统和免疫系统
2．9．1 入侵检测系统
2．9．2 入侵检测与免疫系统类比
2．9．3 入侵检测免疫模型研究
2．10 本章小结
……
3 基于免疫原理的自适应入侵检测建模
4 基于最小候选检测器集合的否定选择过程
5 检测器的激励响应机制
6 模型性能评价与优化
7 总结与展望
参考文献