一、人工免疫与网络安全（论文文献综述）
贾琳[1]（2021）在《基于抗原密度聚类的否定选择算法在入侵检测中的应用研究》文中认为随着信息技术的日益发展,计算机网络已迅速占领了人们的工作生活和学习,为人们带来了方便与快捷,但是随之而来的各种网络安全问题也日趋严重。入侵检测技术是维护网络安全的一种常用技术和手段。借鉴生物免疫原理解决网络安全问题,尤其是基于人工免疫的入侵检测是入侵检测领域研究的热点。否定选择算法（NSA）是人工免疫系统的基础算法之一,被广泛应用于入侵检测中。针对NSA算法在检测器生成时相互覆盖且检测器集合冗余度高,导致其应用于入侵检测过程中时,存在准确率低、误报率高的问题,本文提出了一种基于抗原密度聚类的否定选择算法（ADC-NSA）并将其应用到入侵检测中。本文的主要工作如下:（1）针对传统否定选择算法未考虑自体与非自体抗原的不均匀分布,导致生成的检测器大量冗余且难以全面覆盖非自体区域,本文提出将非自体抗原通过密度聚类生成一类已知成熟检测器,可检测已知入侵行为。（2）针对检测准确率低、误报率高的问题,本文定义了新的异常点判断准则,将异常点优先作为候选检测器中心,通过计算生成第二类成熟检测器,可检测未知入侵行为。由于入侵检测数据集数据特征过于复杂,本文利用主成分分析法（PCA）对数据进行降维,并对数据进行z-score标准化、数值归一化等预处理。（3）在相同的实验环境下本文对所提出的算法进行了实验验证,使用BCW和KDDCUP99数据集,将正常样本作为自体,其余异常样本混合作为非自体进行实验,选择检测率和误报率作为评价指标,验证本文算法的有效性。为了更好的验证本文算法应用在入侵检测中的实验效果,本算法分别在KDDCUP99和CSE-CIC-IDS2018数据集上进行了仿真实验,将正常数据作为自体,各种不同的攻击类型分别作为非自体,选择准确率和误报率作为评价指标,进行实验验证。分别与多组算法进行对比分析,实验结果表明本算法在这两组实验、三种数据集上,有较低的误报率和较高的准确率和检测率,验证了所提出的改进方法在入侵检测模型的应用中具有较好的检测效果。
蒋亚平,张安康,黎星[2]（2021）在《人工免疫系统的研究进展与展望》文中指出人工免疫是受生物免疫系统的启发而发展起来的,并逐步成为人工智能研究的热点。首先介绍人工免疫系统的生物原型,并对免疫系统群体计算中的免疫学习、免疫记忆、免疫遗传等算法进行描述;对近几年典型的人工免疫算法与系统进行了深入探讨,通过人工免疫算法在不同领域的应用,展示人工免疫系统在解决复杂问题时具有自组织、自适应、鲁棒性的特点。最后提出免疫算法在未来一段时间内的发展趋势与应用领域,尤其是在免疫协同防御、人工免疫系统与模糊系统集成、量子技术与免疫算法的融合以及人工免疫在无人驾驶技术中的应用,是未来人工免疫系统的发展趋势和研究方向。
陈頔[3]（2020）在《异构移动物联网的融合与安全通信研究》文中认为随着移动通信技术的不断演化,第五代移动网络（5th Generation Mobile Networks,5G）已经正式商用。这为物联网带来了广覆盖、大连接和低时延的网络接入服务,万物互联的时代已经到来。面对异构的网络接入技术,移动物联网数据呈现出海量性、异构性和动态性等特点。消息服务系统需要支持大规模消息的接入和管理,提供高效可靠的信令控制能力和调度能力。此外,物联网边缘设备计算能力和存储能力有限,异构移动物联网系统间的融合通信变得越来越困难,信息安全问题也更加突出。传统的入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）缺少动态学习和更新能力,模型训练代价较大,无法有效检测异构的和未知的异常,存在冷启动的问题。针对移动物联网的异构融合组网、异构消息服务、异构数据特征融合和识别、异构网络安全防护及其升级等融合和安全通信的关键问题。本文主要开展了以下研究工作:受生物器官移植免疫技术的启发,提出利用免疫耐受诱导抗排斥反应的机制,解决异构移动通信系统之间的融合问题。以移植免疫为技术机理,构建基于免疫耐受机制的5G非独立组网（Non-Standalone,NSA）融合架构。利用深度学习模型来识别供体协议类型,并对供体信令进行基于“异或”操作的解码,以及基于基因位域的再次编码。仿真结果表明,本方案可以有效识别供体信令,提高异构信令的亲和力和编解码效率,实现免疫耐受机制和算法的互补。为提高移动通信网络中消息的调度和分发能力,提出将人工免疫理论应用于移动通信系统的消息服务。利用模拟免疫应答机制,提出基于半分布式免疫动态自适应网络架构,构建检测器动态学习机制和免疫记忆机制。提出免疫消息分发系统的概念,利用克隆选择算法对消息头进行分类克隆,结合肯定选择算法,对消息体进行高频变异。在保证抗体多样性的前提下,解决哈希映射算法的空间消耗问题。仿真结果表明,消息识别能力和消息分发能力得到提升。针对物联网安全防护设备的计算资源有限的问题,以及升级更新的困难,以5G窄带物联网（Narrowband IoT,NB-IoT）为技术应用背景,提出一种基于免疫动态自适应机制的窄带物联网IDS架构,解决窄带物联网各网元异常特征库协同更新问题。设计基于免疫的增量数据提取方法,进而提出基于增量数据的模型权重更新训练方法。为降低边缘设备计算资源,构建基于简单结构的多层感知器,长短时记忆和卷积神经网络的IDS模型,并验证其静态检测效率。在多个场景中评估不同模型的增量学习性能,讨论不同模型在窄带物联网的适配性。仿真结果表明,所提方案可以满足窄带物联网小数据包和大接入量的需求,训练指标变化更加平稳。弥补静态模型无法自适应更新的局限性,降低数据完整性被破坏的风险,缩短模型更新周期,节省计算资源和存储资源。面对异构移动物联网入侵检测面临的数据识别和融合的挑战,提出一种基于词嵌入深度迁移学习的IDS。利用一种简单的域对齐方式,以保持源域张量和目标域张量的一致性,完成样本迁移。利用异构网络间的特征相关性,使用词嵌入将物理网络的数理逻辑特征映射为特征空间向量,完成特征迁移。利用不同的深度学习算法,完成模型迁移。并在多个异构数据集和多个场景中验证所提方案的有效性。仿真结果表明,本方案可以完成异构物联网IDS邻域数据的特征提取,节省异构物联网IDS模型的数据预处理时间和训练时间,解决异构物联网IDS的冷启动问题。
杨灏帆[4]（2020）在《XX网络自免疫防护系统关键技术研究》文中提出XX网络是网络空间中信息传输的重要环节,具有重要的军事和战略意义。由于XX网络具有间歇链路、传输高时延、时延方差大、通信协议存在安全缺陷等特点,传统的网络安全技术并不能有效地抵御XX网络的安全威胁。针对这些问题和难点,本文研究并设计了一个面向XX网络的自免疫防护系统,利用自免疫的方法,让网络形成智能化的防御体系,使得XX网络能够迅速感知攻击并做出准确高效的应对策略,以快速恢复到网络的稳定状态。本文的主要工作和研究成果如下:（1）设计了一种面向XX网络的自免疫防护系统架构,主要包括数据处理模块、检测器模块、记忆模块和协同检测模块,并对每个模块的功能特性进行了详细设计。（2）提出了一种可变阈值阴性选择算法,计算检测器与自我集的修正余弦相似度并归一化来确定匹配阈值范围,并改进动态r连续位欧几里得匹配方法,可有效减少黑洞数量。通过检测器数量阈值收敛实验,证明了该算法比传统阴性选择算法检测效果更好,并确定了检测器数量的最佳阈值。（3）提出了一种自适应遗传变异算法,定义随机选优选择算子、自适应交叉算子和随机变异算子,使得在保优策略的前提下增大了样本的多样性。通过检测器迭代次数和时间实验,证明了该算法与传统遗传变异算法相比,极大地缩短了迭代次数和时间,提高了遗传效率。（4）对系统进行实现,并通过实验对系统各模块的性能进行测试与分析。实验结果表明,系统的准确率、攻击检测率稳定且较高,误报率、漏报率稳定且较低,同时检测效率较高,保证了XX网络的安全性和可靠性。
杨海波[5]（2020）在《基于深度信念网络的免疫检测器生成及分布优化研究》文中研究说明人工免疫系统对外部入侵的精确识别是通过模拟生物的免疫机制来完成的,在网络入侵检测上的应用非常的普遍。但是因为网络数据的流量越来越多,一般应用的基于否定选择算法检测的准确率和效率都不高。对此,本课题分别改进了对初始数据的降维与检测器的分布,提出了一种基于深度信念网络的免疫检测器生成及分布优化方法。本课题的主要内容如下:首先针对否定选择算法（Negative Selection algorithm,NSA）在检测器使用初始的自体集合进行生成时,因为初期数据非常繁杂的特征,导致生成检测器的效率很低的情况,提出了一种基于深度信念网络的免疫检测器生成算法,将深度信念网络运用到特征提取上,来预处理优化降维高维的数据,很大程度降低了初始数据的维度,去除大量的冗余,该算法在降维前后可保证原始数据高维的特征保留到最大程度,再利用否定选择算法后提升了成熟检测器生成的效率。对数据降维后,因为检测器在随机产生后不能均匀的分布在非自体的空间中,因此用否定选择算法对检测器进行随机生成时,会造成检测器利用的概率较低。对此,提出了一种基于粒子群优化算法结合克隆选择的免疫检测器分布优化算法。此算法将初步生成的检测器进行分布优化,为了使抗体的多样性增加,利用克隆选择算法的变异过程,再利用粒子群优化算法对抗体变异的方向进行指导,使收敛速度提高,用检测器所覆盖非自体的密度计算适应度,使得全部检测器都聚拢在异常的样本密度较大的地方,并解决检测器之间的冲突,让检测器可以均匀的散布在非自体的空间中,利用率得到提升。使用NSL-KDD数据集进行仿真实验。结果显示,此方法对检测器的准确率与误报率以及检测的效率表现比较良好。
陈茜月[6]（2020）在《基于人工免疫理论的网络攻击检测关键技术研究》文中提出网络的爆炸式发展对各行业的发展带来了巨大影响,与此同时各类网络安全问题也随之出现。对于网络安全防护的要求已经上升到了前所未有的新高度。单一的网络安全策略已不能满足对于日益多样化、复杂化、动态化的网络攻击行为的检测。将网络安全技术与多种学科结合,可以开拓网络攻击检测研究的新思路。利用交叉学科的研究成果可以为网络攻击检测技术带来全新的可行的方法。仿生学是模仿生物机体工作方式而衍生出的一门学科。其中人工免疫系统（Artifical Immune System,AIS）和网络安全技术在目标和原理上具有共同之处,将人工免疫原理和网络攻击检测技术结合的方法得到了飞速发展。虽然基于人工免疫的网络安全技术已取得了瞩目的成果,但是在网络攻击特征生成、人工免疫系统检测器构造及其工作机制、种群优化、基于时序逻辑的网络攻击建模等方面仍有一些问题待研究解决。本文围绕人工免疫技术在网络攻击检测方面的研究热点,将生物免疫系统中相关免疫理论和工作机制应用到网络攻击检测领域。在对人工免疫理论的基本原理、工作机制、免疫算法和种群优化方法等关键技术深入研究的基础上,结合网络攻击检测领域存在的问题、检测技术和建模方法,对已有技术进行改进,并提出新的方法和系统模型。解决了网络攻击检测在特征样本高冗余、检测器机制不灵活、攻击检测能力弱、检测器群体优化速度慢、攻击描述不准确、攻击检测范围小等方面的问题。本文研究的主要内容及成果有如下几方面:1.提出了一种新的特征生成方法。结合F-Score和粒子群优化算法,提出了一种混合特征生成方法并应用到人工免疫系统中。该方法首先使用F-Score原理得出每个特征的F-Score值,以此作为特征属性的评判准则并提取出特征子集FS＿Sub,这是特征的首次过滤,去除噪声数据和低重要度特征,降低特征维度;第二阶段中使用粒子群优化算法对特征子集SSub F＿进行二次筛选,通过改变粒子在搜索空间内的速度参数和位置参数获取最优解,去除交叉特征子集中冗余的数据特征,获得具有更加优良性能的特征集合S。该方法将F-Score应用到人工免疫系统中,混合方式下生成的特征具备更少的冗余数据,为下一步在人工免疫系统中进行网络攻击检测提供高精度低冗余的特征样本。2.提出了新的基于人工免疫理论的网络攻击检测模型（Novel network Attack Detection model based on Immunology,NADI）,同时给出了一种新的检测器类型。该模型NADI使用本文提出的混合特征生成方法提取高精度低冗余的样本特征,并使用本文提出的多级检测器组件检测网络攻击行为。多级检测器组件中包括随机检测器、神经网络检测器和逻辑检测器,其中逻辑检测器是本文提出的一种新型检测器。三种检测器并行运行,针对不同类型的恶意行为达到优势互补的目的,形成全方位检测效应。该多级检测器组件能以较低的误报率实现更快速、更准确的网络攻击检测目的。解决了检测器种类单一、检测器工作机制不灵活、检测能力较弱、对攻击描述不准确等问题。本文实验在KDD Cup99数据集上进行,数据结果表明,该模型在保证高正类样本检测率（True Positive Rate,TPR）的同时,能够维持较低的误报率（False Positive Rate,FPR）。3.提出了基于DNA疫苗的检测器群体优化算法。该方法利用生物免疫系统的疫苗机制对免疫网络攻击检测系统中检测器的群体质量进行优化,提出面向网络攻击检测的基于DNA疫苗的动态克隆选择算法（DNA-Vaccine Dynamic Clonal Selection Algorithm,DVD-CSA）和基于DNA疫苗的动态人工免疫系统模型（DNA-Vaccine Dynamic Artifical Immune System,DVD-AIS）。通过疫苗注射的方式优化检测器种群,提升个体的抗攻击能力,提高优良检测器占比,并能在二次免疫中快速做出反应。基于DNA疫苗的网络攻击检测方法首先提取攻击抗原的DNA链,经疫苗生成算法和（48）运算后得到裸露的DNA编码,随后与抗体检测器经（38）运算得到DNA疫苗,注入到筛选后的检测器中,以实现群体优化。此疫苗工作机制能够动态更新检测器群体,有效解决群体优化过程中出现的退化现象,成功解决检测器种群趋于单一、抗体亲和力逐步减弱、疫苗精度不足、种群收敛过慢、进化率低等问题。该方法能及时更新检测器,加速检测器种群收敛,防止检测器群体过度成熟。4.提出了人工免疫理论下基于多种时序逻辑的网络攻击建模方法。先后对基于命题线性时序逻辑、命题区间时序逻辑、扩展命题区间时序逻辑的网络攻击建模展开研究,并应用到人工免疫网络攻击检测系统中。本文研究、总结了多种时序逻辑在理论和应用层面的特点与差异,根据其在描述能力上的差异化表现为多种攻击建立相应的逻辑公式,并分别构建出人工免疫网络攻击检测模型。完善了已有工作在网络攻击建模领域的不足,提高了时序逻辑的描述能力,对部分攻击能做到精准描述,扩大了网络攻击建模的描述范围。
何越人[7]（2020）在《基于人工免疫机制的营运货车运行风险评价及其风险防控对策研究》文中认为道路交通运输行业是我国国民经济基础服务性行业之一。近年来,道路货物运输行业需求激增,随着货运大流量、车辆重载化发展,营运货车运行安全受到了极大挑战。因此本文研究营运货车运行风险识别、风险评价方法及风险防控对策,对营运货车运行风险管控、提高营运货车安全水平具有积极作用。首先,本文从系统的角度出发,采用广义系统可靠性方法以网络图形描述营运货车运行系统拓扑结构,整体研究营运货车运行系统安全性与可靠性,发现各子系统间的关联性。并基于云南省货车专项交通事故数据分析营运货车交通事故中驾驶人特征、车辆特征、道路及自然环境特征、企业管理特征。其次,在统计分析营运货车道路交通事故特征的基础上,建立营运货车运行风险因素集,并以风险因素作为风险网络的节点,构建基于复杂网络理论的营运货车运行风险复杂网络。分析营运货车运行系统复杂网络统计特征及综合评价网络节点重要性,并构建营运货车运行风险评价指标体系。再者,运用人工免疫危险理论信号机制及改进的树突细胞算法构建营运货车运行风险评价模型,并选取云南省某运输集团的营运货车为例进行应用分析。最后,基于多米诺骨牌理论（海因里希因果连锁论）及能量意外释放理论构架营运货车运行风险管理结构。结合营运货车风险识别和风险评价的结果,建立驾驶员行车安全保障对策库、车辆技术状况改善对策库、道路安全设施综合改善对策库、运输企业安全管理对策库。研究表明,本文建立的营运货车运行风险评价模型具有良好的实用性,能有效利用车辆监控平台的监控数据评价营运货车驾驶员的运行风险性,为营运货车运行风险防控提供依据。营运货车运行风险防控对策研究为企业及相关部门进行风险规避、风险降低提供具体方法,以减少营运货车道路交通事故的发生,降低事故人员伤亡及社会经济财产损失。
张月[8]（2019）在《几种数据挖掘算法在网络入侵检测中的应用》文中研究说明由于互联网在防御与自主管理能力方面整体较弱,这使之很容易遭受攻击。这也是网络安全问题难以解决的重要因素。为了进一步提升其主动防御能力,就需要显着提升其入侵检测准确水平,从而大幅降低误报率,同时还能对数据过载等问题给予弱化,将数据挖掘技术运用到网络入侵检测中,以达到建立一个具有自适应性以及良好的扩展性能的入侵检测系统。本文首先结合人工免疫算法的网络入侵方法,对生物免疫机制进行模拟,进而使之拥有动态学习、自我监控、分布式运算等诸多功能,有效提升了该算法的效率与效果。研究结果表明在入侵行为的检测正确率和减少误报率这两个指标方面,都有着较大的进步,同时还很好改善了其它相关入侵检测算法的缺陷,进而为相应的入侵检测开拓更新的思路。其次通过建立一种以贝叶斯为基础对网络入侵主动检测模型,然后对其进行相应的仿真分析。在此模型之中,主要运用了主成分分析法,对网络数据包所涉及到的关键性、消除冗余等属性进行提取,同时还进一步对维数给予降低,最后使用贝叶斯分类装置完成分类。然后结果显示,该模型在检测入侵目标方面完全可以满足要求,而且检测速度有所加快,实验结果较满意,但误报率过高这一不足仍需改进。另外以优化的遗传算法神经网络为基础,进一步创新入侵检测系统模型。也就是借助于该遗传算法,来对神经网络（BP）权值进行优化,使得它们能够很好的融合。这样便能借助于已经成功被训练的BP网络对可疑入侵行为加以验测,进而辨识出这些入侵行为的具体类型。通过MATLAB仿真可以得出:这两种算法的融合,可以更好的实现网络入侵行为的检测,相较于传统模型而言,它的辨识率与检测效果都具有明显优势。除了以上三种方法外,又对深度学习算法进行了研究与分析,构筑卷积神经模型,将相关原始数据利用相应的分线性模型加以转换,使之变换成更为高级、抽象的形式,对原始数据分类能力给予强化,同时削弱原始数据中与分类不相关的特征分类。相关实验结果显示,该算法可以对特征局部相关性加以准确提取,这使得整体特征的提取准确性得到显着提升。最后对四种基于数据挖掘的网络入侵模型仿真实验结果加以分析,对比不同算法各自的优势与劣势,选出最有效的一种网络入侵检测模型,从而有效解决网络入侵检测问题,在自动化程度得到提高的同时,也加强了检测准备效率与自适应能力。
冯文超[9]（2019）在《基于概率密度函数的故障免疫诊断技术研究》文中指出工业机组大型机械设备在现代工业中发挥着重要作用。其良好的运行状况直接关系到全厂安全和正常生产运行。因此工业机组设备在高负荷下长期稳定安全的运行是设备管理人员一直以来努力的目标。设备维护人员希望了解系统的实时运行状态,及时预警设备早期故障,调整设备负载,合理的安排时间停车检修,提高系统的可靠性,避免了突发重大安全事故造成的经济损失和人员伤亡。因此,对工业机组机械设备进行故障诊断具有十分长远的意义。超过半数以上的大型工业机组旋转机械设备故障是由设备运行所产生的非设计外部振动所造成的,因此采用振动指标对装置进行监测是目前众多可行方法中使用最广泛,同时也是可靠性最高的方法。本文在研读大量文献的基础上,结合课题的相关研究背景,提出了一种基于Alpha稳定分布模型的人工免疫故障诊断方法,具体工作如下:首先,提出了一种基于多个参数的二进制编码方式和适用于人工免疫算法模型中多参数的改进加权分段免疫匹配算法,解决了多参数模型在使用免疫算法进行抗原抗体匹配时存在不能合理的兼顾参数间的独立性和参数间的内在联系的问题。其次,提出了一种基于Alpha稳定分布的免疫故障诊断方法。Alpha稳定分布可以拟合正常信号和对非高斯的单故障的故障信号进行准确的建模,其拟合的参数可以用于单故障诊断。故使用参数拟合的方式对正常信号和故障信号进行Alpha稳定分布建模。并将其与人工免疫算法模型相结合,对故障进行诊断。最后,在搭建的大型旋转机械故障诊断实验平台中的组合式旋转机械复合故障诊断实验装置上,对六种不同的工作状态进行实验。实验验证了该方法对于单故障诊断的有效性。同时实验结果表明该方法具有良好的故障检出能力。综上所述,本论文将Alpha稳定分布模型与人工免疫模型相结合,根据概率密度函数的性质,设计了一种基于Alpha稳定分布的免疫故障诊断方法,是对利用概率密度函数拟合与人工免疫故障诊断技术研究的补充,也是对工业机组设备故障免疫诊断技术的新探索。
辛壮[10]（2019）在《基于人工免疫的入侵检测方法的研究》文中认为现如今网络入侵事件频发,网络安全问题也越来越受到国家的重视,入侵检测迅速成为当下的研究热点。由于生物免疫系统的免疫识别、免疫应答、免疫自适应调节等特性与入侵检测原理有着较高的相似性,因此基于人工免疫的入侵检测方法得到了专家学者们的广泛关注。现阶段的入侵检测技术检测准确率较低,时常出现误报的情况。而人工免疫理论通过对人体免疫系统的模仿,能够识别并阻止网络攻击行为,从而保证网络安全。将人工免疫理论应用到入侵检测系统中,能够提高入侵检测的检测能力。在深入研究人工免疫理论的基础上提出了一种基于人工免疫的入侵检测方法。本文的主要工作如下:1)改进了初始检测器的生方式,提出改进的初始检测器生成算法。使用聚类算法为数据进行划分,引入粗糙集算法,通过基因属性重要度计算,识别冗余属性并删除。最后生成规则集,将规则集作为初始检测器参与入侵检测。2)提出一种疫苗提取与接种策略。从记忆抗体中提取优良个体,通过基因属性重要度计算,将基因属性重要度高于阈值的基因作为疫苗进行提取。采用随机方式将疫苗接种到未成熟细胞中,通过亲和力累加值判断疫苗接种效果,保证优良基因能够遗传。3)设计基于人工免疫的入侵检测模型,通过改进的初始检测器生成算法获取规则集并动态更新,将“自我”规则集与“非自我”规则集分别进行异常检测与误用检测。通过遗传、变异、疫苗算子三种方式对未成熟细胞进行处理,保证抗体种群多样性,提高未成熟抗体成熟率。通过应用KDD CUP99数据集设计实验,实验结果证明,基于人工免疫的入侵检测方法与其方法相比有着较高的检测率和较低的误报率。
二、人工免疫与网络安全（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、人工免疫与网络安全（论文提纲范文）
（1）基于抗原密度聚类的否定选择算法在入侵检测中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 入侵检测系统研究现状 |
| 1.2.2 否定选择算法研究现状 |
| 1.2.3 基于否定选择算法的入侵检测系统研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文基本组织结构 |
| 第2章 相关技术介绍 |
| 2.1 人工免疫系统 |
| 2.1.1 生物免疫机理 |
| 2.1.2 人工免疫相关概念 |
| 2.1.3 人工免疫经典算法 |
| 2.2 入侵检测系统 |
| 2.2.1 入侵检测模型与原理 |
| 2.2.2 入侵检测系统分类 |
| 2.2.3 入侵检测的发展趋势 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于抗原密度聚类的否定选择算法 |
| 3.1 否定选择算法 |
| 3.1.1 否定选择算法基本定义 |
| 3.1.2 否定选择算法详细介绍 |
| 3.1.3 否定选择算法存在的问题 |
| 3.2 基于抗原密度聚类的否定选择算法(ADC-NSA) |
| 3.2.1 ADC-NSA基本定义 |
| 3.2.2 抗原密度聚类算法 |
| 3.2.3 检测器生成算法 |
| 3.2.4 ADC-NSA算法 |
| 3.2.5 ADC-NSA时间复杂度分析 |
| 3.3 ADC-NSA算法实验分析 |
| 3.3.1 实验数据与评价指标 |
| 3.3.2 实验参数分析 |
| 3.3.3 实验对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 ADC-NSA算法在入侵检测中的应用研究 |
| 4.1 ADC-NSA在入侵检测中的应用模型 |
| 4.1.1 入侵检测问题描述 |
| 4.1.2 基于ADC-NSA的入侵检测模型 |
| 4.2 数据预处理模块 |
| 4.2.1 入侵检测数据集介绍 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.3.1 算法评价指标 |
| 4.3.2 实验数据选取 |
| 4.3.3 实验参数分析 |
| 4.3.4 实验结果与对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读研究生期间所发表论文及参与项目 |
| 致谢 |
（2）人工免疫系统的研究进展与展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 参与免疫的细胞 |
| 1.1 免疫细胞 |
| 1.2 T细胞与B细胞 |
| 1.3 树突状细胞 |
| 2 人工免疫算法 |
| 2.1 免疫学习 |
| 2.2 免疫记忆 |
| 2.3 克隆选择 |
| 2.4 免疫遗传 |
| 3 人工免疫系统的应用 |
| 3.1 信息安全 |
| 3.2 调度机制 |
| 3.3 其它 |
| 4 人工免疫系统未来研究 |
| 4.1 免疫协同入侵防御 |
| 4.2 人工免疫系统处理用于动态、多目标事务 |
| 4.3 人工免疫在无人驾驶技术中的应用 |
| 4.4 人工免疫在5G领域的实际应用 |
| 5 结语 |
（3）异构移动物联网的融合与安全通信研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 异构融合组网和异构消息服务 |
| 1.2.2 异构移动物联网的安全防护 |
| 1.2.3 基于人工免疫的应用研究 |
| 1.2.4 基于深度学习的入侵检测研究 |
| 1.2.5 存在的主要问题 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 1.4 本文各章节结构安排 |
| 第2章 基于移植免疫的5G非独立组网融合网络 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 5G非独立组网的融合需求 |
| 2.3 移植免疫的主要措施 |
| 2.3.1 T细胞克隆清除 |
| 2.3.2 T细胞克隆无能 |
| 2.3.3 免疫耐受机制实施步骤总结 |
| 2.4 5G非独立组网的免疫耐受机制构建 |
| 2.5 消息免疫耐受模块的实现 |
| 2.5.1 供体PDU抗原特征的提取和判断 |
| 2.5.2 计算抗原和抗体的亲和力 |
| 2.5.3 抗体多样性 |
| 2.5.4 PDU基因编码和解码 |
| 2.5.5 抗体浓度计算 |
| 2.6 实验结果与分析 |
| 2.6.1 实验环境和实验过程 |
| 2.6.2 协议分类实验结果 |
| 2.6.3 PDU编码和解码实验结果 |
| 2.6.4 场景仿真 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于免疫动态自适应的异构消息服务系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 消息动态自适应更新机制 |
| 3.2.1 系统软件架构 |
| 3.2.2 半分布式的免疫动态自适应机制 |
| 3.3 免疫消息分发系统的实现 |
| 3.3.1 抗体与抗原编码 |
| 3.3.2 抗体与抗原的亲和力的计算 |
| 3.3.3 克隆选择和克隆扩增 |
| 3.3.4 高频变异 |
| 3.3.5 免疫记忆 |
| 3.3.6 抗体的自适应增殖和抑制 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于免疫自适应增量学习的5G窄带物联网入侵检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 5G窄带物联网增量数据传输架构和机制 |
| 4.2.1 信道收发模式 |
| 4.2.2 学习和免疫更新的周期 |
| 4.2.3 控制面数据传输 |
| 4.2.4 用户面数据传输 |
| 4.3 免疫动态自适应增量深度学习 |
| 4.3.1 抗原和抗体 |
| 4.3.2 亲和力计算 |
| 4.3.3 免疫应答过程 |
| 4.3.4 克隆选择 |
| 4.3.5 抗体浓度更新 |
| 4.3.6 增量深度学习 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 模型训练结果 |
| 4.4.3 增量深度学习训练的实验结果 |
| 4.4.4 模型传输效率的实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于词向量深度学习的异构物联网入侵检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 词嵌入迁移深度学习 |
| 5.2.1 基于域对齐的样本迁移 |
| 5.2.2 基于词嵌入的特征迁移 |
| 5.2.3 基于深度学习的模型迁移 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验环境 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）XX网络自免疫防护系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 基本理论和相关技术 |
| 2.1 自免疫原理 |
| 2.1.1 免疫原理 |
| 2.1.2 自免疫安全机制 |
| 2.2 阴性选择算法 |
| 2.2.1 阴性选择算法基本内容 |
| 2.2.2 检测器耐受 |
| 2.2.3 抗原检测 |
| 2.3 遗传算法 |
| 2.3.1 选择操作 |
| 2.3.2 交叉操作 |
| 2.3.3 变异操作 |
| 2.3.4 遗传算法描述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自免疫防护系统架构设计 |
| 3.1 自免疫防护系统架构 |
| 3.1.1 自免疫防护系统功能需求 |
| 3.1.2 自免疫防护系统性能需求 |
| 3.1.3 自免疫防护系统架构 |
| 3.2 模块功能分析 |
| 3.2.1 数据处理模块 |
| 3.2.2 检测器模块 |
| 3.2.3 记忆模块 |
| 3.2.4 协同检测模块 |
| 3.2.5 分级策略的记忆检测器 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 可变阈值阴性选择算法研究 |
| 4.1 传统阴性选择算法存在的问题 |
| 4.1.1 黑洞问题 |
| 4.1.2 检测器集合覆盖范围问题 |
| 4.2 可变阈值策略 |
| 4.3 动态匹配策略 |
| 4.4 可变阈值阴性选择算法描述 |
| 4.5 可变阈值阴性选择算法性能分析 |
| 4.5.1 与传统阴性选择算法对比分析 |
| 4.5.2 检测器数量收敛阈值实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 自适应遗传变异算法研究 |
| 5.1 传统遗传变异算法存在的问题 |
| 5.1.1 早熟现象 |
| 5.1.2 重复基因问题 |
| 5.2 早熟现象原因分析 |
| 5.2.1 种群规模 |
| 5.2.2 选择操作 |
| 5.2.3 交叉操作和变异操作 |
| 5.3 重复基因问题分析 |
| 5.4 自适应遗传变异算法 |
| 5.4.1 随机选优选择算子 |
| 5.4.2 自适应交叉算子 |
| 5.4.3 随机变异算子 |
| 5.4.4 自适应遗传变异算法流程 |
| 5.5 自适应遗传变异算法性能分析 |
| 5.5.1 与传统遗传变异算法对比分析 |
| 5.5.2 检测器迭代次数和时间实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统实现与性能测试 |
| 6.1 实验环境与评价指标 |
| 6.2 数据来源 |
| 6.3 系统性能分析 |
| 6.3.1 数据处理模块 |
| 6.3.2 检测器模块 |
| 6.3.3 记忆模块 |
| 6.3.4 协同检测模块 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于深度信念网络的免疫检测器生成及分布优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 免疫入侵检测概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 入侵检测 |
| 2.2.1 入侵检测系统的分类 |
| 2.2.2 入侵检测方式 |
| 2.3 免疫系统 |
| 2.3.1 生物免疫系统介绍 |
| 2.3.2 免疫算法基本架构 |
| 2.4 生物免疫系统与入侵检测系统对比 |
| 2.5 免疫入侵检测模型和核心算法 |
| 2.5.1 免疫入侵检测模型 |
| 2.5.2 基于人工免疫的入侵检测模型 |
| 2.5.3 人工免疫核心算法 |
| 2.5.4 基于实值否定选择的检测器生成算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于深度信念网络的免疫检测器生成算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 深度信念网络相关技术 |
| 3.2.1 受限玻尔兹曼机 |
| 3.2.2 深度信念网络 |
| 3.2.3 算法分析 |
| 3.3 基于深度信念网络的免疫检测器生成算法 |
| 3.3.1 算法思想 |
| 3.3.2 算法过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 免疫检测器分布优化研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 粒子群优化算法 |
| 4.2.1 算法简介 |
| 4.2.2 算法过程 |
| 4.3 基于粒子群优化的免疫检测器分布优化 |
| 4.3.1 算法思想 |
| 4.3.2 算法过程 |
| 4.4 入侵检测模型设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验及结果分析 |
| 5.1 实验数据介绍 |
| 5.2 参数设置实验 |
| 5.2.1 自适应深度信念网络参数设定 |
| 5.2.2 检测器半径 |
| 5.3 对比实验测试 |
| 5.3.1 数据处理速度对比 |
| 5.3.2 检测效率分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）基于人工免疫理论的网络攻击检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 基于人工免疫理论的网络攻击检测技术概述 |
| 1.2.1 人工免疫理论的发展历程 |
| 1.2.2 相关研究热点综述 |
| 1.3 当前研究工作存在的主要问题 |
| 1.4 本文主要工作及组织结构 |
| 1.4.1 本文主要工作 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第二章 基于人工免疫理论的网络攻击检测相关技术 |
| 2.1 生物免疫系统 |
| 2.2 免疫机制 |
| 2.3 计算机免疫学原理 |
| 2.3.1 形态空间 |
| 2.3.2 自体与非自体 |
| 2.3.3 生存周期 |
| 2.3.4 抗体和抗原 |
| 2.4 网络攻击检测中检测器模型通用架构 |
| 2.4.1 检测器生成策略 |
| 2.4.2 检测器成熟过程 |
| 2.4.3 检测器的应答机制 |
| 2.5 网络攻击检测中的标准免疫算法 |
| 2.5.1 否定选择算法 |
| 2.5.2 克隆选择算法 |
| 2.6 种群优化 |
| 2.6.1 克隆选择 |
| 2.6.2 生物进化 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于人工免疫理论的网络攻击检测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 混合特征生成方法 |
| 3.3.1 基于F-Score的特征生成 |
| 3.3.2 基于粒子群优化算法的特征生成 |
| 3.3.3 混合特征生成模块 |
| 3.4 基于人工免疫的网络攻击检测模型 |
| 3.4.1 检测器的生成 |
| 3.4.2 免疫算法 |
| 3.4.3 检测器的匹配规则 |
| 3.4.4 检测器优化 |
| 3.5 实验设置及结果分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于命题区间时序逻辑的免疫入侵检测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 命题区间时序逻辑 |
| 4.2.1 语法语义 |
| 4.2.2 导出公式 |
| 4.3 R-L模式下混合检测器机制 |
| 4.3.1 随机检测器 |
| 4.3.2 命题区间时序逻辑检测器 |
| 4.3.3 R-L检测器机制 |
| 4.4 基于PITL的免疫入侵检测模型 |
| 4.4.1 特征生成模块 |
| 4.4.2 免疫算法 |
| 4.5 实验设置及结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于DNA疫苗的人工免疫网络攻击检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 背景知识 |
| 5.3 疫苗注射机制 |
| 5.3.1 疫苗简介 |
| 5.3.2 DNA疫苗 |
| 5.4 基于DNA疫苗的人工免疫网络攻击检测的种群优化 |
| 5.4.1 疫苗接种方法 |
| 5.4.2 基于DNA疫苗的动态克隆算法 |
| 5.5 基于DNA疫苗的人工免疫攻击检测系统 |
| 5.6 仿真实验与结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 基于扩展命题区间时序逻辑的人工免疫网络攻击检测模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 扩展命题区间时序逻辑 |
| 6.3 扩展命题区间时序逻辑的网络攻击建模 |
| 6.3.1 Land攻击建模 |
| 6.3.2 Perl攻击建模 |
| 6.3.3 Neptune攻击建模 |
| 6.3.4 Mailbomb攻击建模 |
| 6.3.5 UDP_storm攻击建模 |
| 6.4 基于扩展命题区间时序逻辑的人工免疫网络攻击模型 |
| 6.5 逻辑检测器性能对比 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本论文研究工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 第八章 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（7）基于人工免疫机制的营运货车运行风险评价及其风险防控对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国内研究现状 |
| 1.4.2 国外研究现状 |
| 1.4.3 国内外研究综述 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 1.6 论文的研究方法及技术路线 |
| 第二章 营运货车道路交通事故特征分析 |
| 2.1 营运货车运行系统分析 |
| 2.1.1 营运货车运行系统特征分析 |
| 2.1.2 营运货车运行系统安全可靠性分析 |
| 2.2 数据搜集与处理 |
| 2.3 营运货车道路交通事故特征分析 |
| 2.3.1 营运货车交通事故驾驶人特征分析 |
| 2.3.2 营运货车交通事故车辆特征分析 |
| 2.3.3 营运货车交通事故道路及自然环境特征分析 |
| 2.3.4 营运货车交通事故企业管理特征分析 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 基于复杂网络的营运货车运行风险识别 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 复杂网络理论 |
| 3.1.2 营运货车运行风险网络特征分析 |
| 3.2 营运货车运行风险复杂网络模型构建 |
| 3.2.1 模型基本假设 |
| 3.2.2 模型构建 |
| 3.3 营运货车运行风险网络分析 |
| 3.3.1 节点的度 |
| 3.3.2 网络直径和平均路径长度 |
| 3.3.3 聚合系数 |
| 3.3.4 中介中心度 |
| 3.3.5 接近中心度 |
| 3.3.6 网络节点重要性综合评价 |
| 3.4 营运货车运行风险评价指标体系构建 |
| 3.4.1 营运货车运行风险评价指标体系构建原则 |
| 3.4.2 营运货车运行风险评价指标体系 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于人工免疫机制的营运货车运行风险评价模型 |
| 4.1 人工免疫机制 |
| 4.1.1 自然免疫系统概述 |
| 4.1.2 人工免疫机制概述 |
| 4.1.3 模型构建可行性分析 |
| 4.2 基于树突细胞算法的营运货车运行风险评价模型的构建 |
| 4.2.1 树突细胞算法概述 |
| 4.2.2 风险评价指标等级划分 |
| 4.2.3 信号映射 |
| 4.2.4 算法流程 |
| 4.3 基于树突细胞算法的营运货车运行风险评价模型应用分析 |
| 4.3.1 数据采集 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 模型测试 |
| 4.3.4 实例应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 营运货车运行风险防控对策研究 |
| 5.1 营运货车运行风险管理结构 |
| 5.2 驾驶员行车安全保障对策库 |
| 5.3 货车安全技术状况优化及安全管理对策库 |
| 5.4 道路交通安全设施综合改善对策库 |
| 5.4.1 工程类安全保障措施 |
| 5.4.2 管理类安全保障措施 |
| 5.5 运输企业安全管理对策库 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文研究总结 |
| 6.1.1 论文的主要研究结论 |
| 6.1.2 论文的创新点 |
| 6.2 论文研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文参与项目情况 |
（8）几种数据挖掘算法在网络入侵检测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 基于数据挖掘技术的入侵检测现状 |
| 1.3 入侵检测目前存在问题 |
| 1.4 本文研究的主要内容及结构安排 |
| 2 数据挖掘相关理论及算法 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 |
| 2.2 数据挖掘技术的相关算法 |
| 2.2.1 人工免疫算法 |
| 2.2.2 朴素贝叶斯算法 |
| 2.2.3 BP神经算法 |
| 2.2.4 卷积神经算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 人工免疫算法 |
| 3.1 人工免疫算法原理 |
| 3.2 生物免疫系统的机理 |
| 3.3 网络入侵检测系统模型 |
| 3.4 基于人工免疫算法的网络入侵检测方法 |
| 3.4.1 构建网络入侵检测模型 |
| 3.4.2 自我/非自我 |
| 3.4.3 定义抗体/抗原 |
| 3.4.4 编码方式 |
| 3.4.5 构造检测器 |
| 3.4.6 “自我”的规则架构 |
| 3.4.7 亲和度的表达式 |
| 3.4.8 克隆/变异的表达式 |
| 3.5 人工免疫的网络入侵检测流程 |
| 3.6 仿真实验 |
| 3.6.1 收集仿真数据 |
| 3.6.2 数据预处理 |
| 3.6.3 仿真结果与分析 |
| 3.7 结论 |
| 4 朴素贝叶斯 |
| 4.1 朴素贝叶斯网络 |
| 4.2 贝叶斯网络特性 |
| 4.3 朴素贝叶斯网络下的入侵检测模型分析 |
| 4.3.1 贝叶斯网络建模 |
| 4.3.2 朴素贝叶斯网络下的入侵检测模型 |
| 4.3.3 朴素贝叶斯网络的分类规则及工作原理 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.4.1 实验数据来源 |
| 4.4.2 数据处理 |
| 4.4.3 实验步骤 |
| 4.4.4 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于改进遗传算法的BP神经网络 |
| 5.1 BP神经网络概述 |
| 5.1.1 BP神经算法原理 |
| 5.1.2 BP神经算法流程图 |
| 5.1.3 BP神经网络的优缺点 |
| 5.2 遗传算法概述 |
| 5.2.1 遗传算法基本步骤 |
| 5.2.2 遗传算法的改进 |
| 5.3 基于改进遗传算法优化的BP神经网络原理 |
| 5.4 实验及结果分析 |
| 5.4.1 实验数据来源 |
| 5.4.2 参数设置 |
| 5.4.3 仿真结果与分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 基于卷积神经的网络入侵算法 |
| 6.1 卷积神经概述 |
| 6.1.1 稀疏连接 |
| 6.1.2 连接权重 |
| 6.2 卷积神经网络模型 |
| 6.2.1 多层感知机 |
| 6.2.2 卷积层 |
| 6.2.3 构建CNN模型 |
| 6.3 实验及结果分析 |
| 6.3.1 实验数据来源 |
| 6.3.2 数据预处理 |
| 6.3.3 实验过程 |
| 6.3.4 实验结果与分析 |
| 6.4 四种算法结果分析对比 |
| 6.5 本章总结 |
| 7 总结 |
| 7.1 论文研究的主要内容 |
| 7.2 取得的主要研究成果及创新点 |
| 7.3 论文研究的不足及今后进一步研究的内容 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于概率密度函数的故障免疫诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 故障诊断方法在国内外的研究现状 |
| 1.3 Alpha稳定分布的研究现状 |
| 1.4 人工免疫系统的研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 工业机组故障诊断原理及其方法 |
| 2.1 工业机组故障概述 |
| 2.2 工业机组的典型故障机理 |
| 2.2.1 转子不平衡 |
| 2.2.2 转子弯曲 |
| 2.2.3 转子与静止件摩擦 |
| 2.2.4 转轴裂纹 |
| 2.2.5 齿轮箱故障 |
| 2.3 工业机组故障常用诊断方法 |
| 2.3.1 振动检测方法 |
| 2.3.2 油液分析及铁谱检测方法 |
| 2.3.3 温度检测方法 |
| 2.3.4 声发射检测方法 |
| 2.4 基于振动分析的故障诊断方法 |
| 2.4.1 振动信号采集过程 |
| 2.4.2 采集点的选择 |
| 2.4.3 概率密度函数 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 Alpha稳定分布模型和人工免疫模型 |
| 3.1 Alpha稳定分布原理 |
| 3.1.1 Alpha稳定分布的定义和性质 |
| 3.1.2 Alpha稳定分布参数的物理意义 |
| 3.2 Alpha稳定分布模型参数估 |
| 3.3 生物免疫的基本概念 |
| 3.3.1 免疫细胞 |
| 3.3.2 淋巴细胞 |
| 3.3.3 抗体 |
| 3.3.4 抗原 |
| 3.4 免疫选择算法 |
| 3.4.1 克隆选择算法 |
| 3.4.2 阴性选择算法 |
| 3.5 人工免疫系统模型和应用 |
| 3.5.1 人工免疫系统模型 |
| 3.5.2 人工免疫系统应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于Alpha稳定分布的人工免疫诊断模型 |
| 4.1 基于Alpha稳定分布理论的信号建模 |
| 4.2 基于Alpha稳定分布的免疫算法的改进 |
| 4.3 基于Alpha稳定分布的人工免疫故障诊断模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验验证 |
| 5.1 实验设备简介 |
| 5.2 实验方案设计 |
| 5.3 实验实施和结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于人工免疫的入侵检测方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构安排 |
| 第二章 入侵检测与免疫学理论基础 |
| 2.1 入侵检测系统理论基础 |
| 2.1.1 入侵检测系统概念 |
| 2.1.2 入侵检测系统的分类 |
| 2.1.3 性能指标 |
| 2.2 生物免疫学理论基础 |
| 2.2.1 生物免疫相关概念 |
| 2.2.2 生物免疫系统与入侵检测系统的对比 |
| 2.3 人工免疫学理论基础 |
| 2.3.1 人工免疫相关概念 |
| 2.3.2 人工免疫相关算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 改进的初始检测器生成算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关理论研究 |
| 3.3 相关定义 |
| 3.4 基于粗糙集的规则获取方法 |
| 3.5 改进的K-means算法 |
| 3.5.1 传统的K-means算法 |
| 3.5.2 改进的K-means算法设计 |
| 3.6 改进的初始检测器生成算法 |
| 3.6.1 改进的初始检测器生成算法设计 |
| 3.6.2 改进的初始检测器生成算法工作流程 |
| 3.7仿真实验 |
| 3.7.1 实验数据 |
| 3.7.2 数据预处理 |
| 3.7.3 改进的K-means算法的准确性 |
| 3.7.4 改进的初始检测器生成算法效果实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于人工免疫的入侵检测模型的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 免疫算子 |
| 4.3 基于实值的亲和力计算方法 |
| 4.4 符号与定义 |
| 4.5 基于人工免疫的入侵检测模型 |
| 4.5.1 基于人工免疫的入侵检测模型的设计 |
| 4.5.2 基于人工免疫的入侵检测模型的实现 |
| 4.5.3 关键步骤阐述 |
| 4.6仿真实验 |
| 4.6.1 交叉反应阈值 |
| 4.6.2 细胞激活阈值 |
| 4.6.3 收敛速度 |
| 4.6.4 对比试验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 图版 |
| 表板 |
四、人工免疫与网络安全（论文参考文献）
- [1]基于抗原密度聚类的否定选择算法在入侵检测中的应用研究[D]. 贾琳. 湖北大学, 2021(01)
- [2]人工免疫系统的研究进展与展望[J]. 蒋亚平,张安康,黎星. 信息安全与通信保密, 2021(02)
- [3]异构移动物联网的融合与安全通信研究[D]. 陈頔. 哈尔滨理工大学, 2020(04)
- [4]XX网络自免疫防护系统关键技术研究[D]. 杨灏帆. 北京交通大学, 2020(05)
- [5]基于深度信念网络的免疫检测器生成及分布优化研究[D]. 杨海波. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [6]基于人工免疫理论的网络攻击检测关键技术研究[D]. 陈茜月. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [7]基于人工免疫机制的营运货车运行风险评价及其风险防控对策研究[D]. 何越人. 昆明理工大学, 2020(04)
- [8]几种数据挖掘算法在网络入侵检测中的应用[D]. 张月. 景德镇陶瓷大学, 2019(03)
- [9]基于概率密度函数的故障免疫诊断技术研究[D]. 冯文超. 广东工业大学, 2019(02)
- [10]基于人工免疫的入侵检测方法的研究[D]. 辛壮. 贵州大学, 2019(09)