本文關(guān)鍵詞：基于人工免疫的入侵檢測算法研究

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【摘要】：人工免疫系統(tǒng)(Artificial Immune System,AIS)是借鑒生物免疫系統(tǒng)的諸多特性,如分布式檢測、自適應(yīng)性、多樣性、記憶性等,用來解決網(wǎng)絡(luò)安全中所遇到的問題的一門新興學(xué)科。其中,陰性選擇算法是根據(jù)生物免疫系統(tǒng)中的陰性選擇(又稱否定選擇)機(jī)制發(fā)展起來的仿生物學(xué)算法,與克隆選擇算法和網(wǎng)絡(luò)免疫算法同為人工免疫系統(tǒng)的核心算法。目前,陰性選擇算法廣泛應(yīng)用于模式識別、病毒檢測、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測等具體的工程應(yīng)用之中。 本文主要對其中的陰性選擇算法進(jìn)行了研究,對于現(xiàn)有算法中采用的r-位連續(xù)匹配規(guī)則造成的有效檢測器集較大以及出現(xiàn)的“黑洞”問題提出了改進(jìn),并對改進(jìn)后算法的相關(guān)參數(shù)以及系統(tǒng)性能進(jìn)行了分析和仿真實(shí)驗驗證。 本文的研究工作主要包括以下幾個方面： 1.詳細(xì)地研究了現(xiàn)有的Forrest陰性選擇算法,分析了其中各個參數(shù)對算法的影響,進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗驗證,并指出原來算法中需要改進(jìn)的地方。 2.針對現(xiàn)有陰性選擇算法中的不足之處,提出了一種r-可變的匹配規(guī)則,并在算法中運(yùn)用了模糊思想。改進(jìn)后的算法通過不斷地改變匹配閾值來獲得最終有效的檢測器集,簡化了檢測器集的大小,提高了檢測效率,同時,大大減少了傳統(tǒng)陰性選擇算法中“黑洞”的數(shù)量。 3.對改進(jìn)后的算法進(jìn)行了分析,并做了仿真實(shí)驗。通過與現(xiàn)有陰性選擇算法的對比,表明確實(shí)取得了較大的成果。
【關(guān)鍵詞】：免疫原理 陰性選擇 匹配規(guī)則 黑洞
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 引言6-10
• 1.1 研究目的與意義6-7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 主要研究內(nèi)容8-9
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)9-10
• 第二章 免疫系統(tǒng)概述10-18
• 2.1 生物免疫系統(tǒng)10-14
• 2.1.1 免疫系統(tǒng)的組成10-12
• 2.1.2 免疫運(yùn)行機(jī)制12-14
• 2.2 免疫系統(tǒng)的主要特性14-15
• 2.3 陰性選擇過程15-16
• 2.4 免疫系統(tǒng)二進(jìn)制模型16-18
• 第三章 人工免疫算法研究與分析18-34
• 3.1 人工免疫相關(guān)算法18-23
• 3.1.1 陰性選擇算法18-20
• 3.1.2 克隆選擇算法20-21
• 3.1.3 免疫網(wǎng)絡(luò)算法21-23
• 3.2 Forrest陰性選擇算法分析23-32
• 3.2.1 匹配規(guī)則分析23-25
• 3.2.2 建立二進(jìn)制數(shù)學(xué)模型25-28
• 3.2.3 實(shí)驗驗證28-30
• 3.2.4 實(shí)驗結(jié)果與理論結(jié)果的對比總結(jié)30-32
• 3.3 存在的問題32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第四章 改進(jìn)的陰性選擇算法34-41
• 4.1 算法思想34-35
• 4.2 相關(guān)定義35-36
• 4.3 模糊匹配實(shí)現(xiàn)方法36-37
• 4.4 改進(jìn)算法的描述37-39
• 4.5 本章總結(jié)39-41
• 第五章 仿真實(shí)驗及結(jié)果分析41-50
• 5.1 r-可變規(guī)則下的匹配概率41
• 5.2 不同匹配閾值下的檢測器41-43
• 5.3 檢測率與覆蓋空間43-45
• 5.4 檢測日志文件和病毒45-46
• 5.5 “黑洞”的檢測與分析46-49
• 5.6 本章小結(jié)49-50
• 第六章 總結(jié)與展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果54-55
• 致謝55-56

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1030971