本文關鍵詞：改進的基于人工免疫的入侵檢測模型

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【摘要】：隨著計算機科學的廣泛應用和互聯(lián)網技術的快速發(fā)展,互聯(lián)網給我們的生活帶來方便的同時,其暴露出來的安全問題也給人們造成了巨大的損失。傳統(tǒng)的安全防御技術已無法駕馭復雜多變的網絡環(huán)境。作為防火墻之后的第二道網絡安全保障,入侵檢測系統(tǒng)為人們的網絡安全防御問題發(fā)揮著重要的作用。因此,如何開發(fā)一個高效、實用的入侵檢測系統(tǒng)對互聯(lián)網的發(fā)展和運用具有著重要的意義,一個新型的、能主動防御的網絡入侵檢測技術也成為了當今諸多學者的重要研究課題。 生物免疫系統(tǒng)以其免疫識別、免疫協(xié)調、免疫應答等功能,能阻止生物機體受外來細菌和病原體的入侵,并能分析、識別并消滅非己,最終維持了生物機體的協(xié)調和穩(wěn)定。而入侵檢測系統(tǒng)主要職責是監(jiān)測網絡運行狀態(tài),并且及時識別、阻止來自外部甚至是內部的非正常網絡行為,從而保障網絡的安全、有效。由此看出二者在其功能機理上有著明顯的相似之處。國內外學者在此基礎上設計了諸多人工免疫算法,并運用到了網絡入侵檢測系統(tǒng)中,提升了系統(tǒng)的檢測能力,解決了傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)無法解決的問題。 本文詳細介紹了入侵檢測技術和人工免疫學的相關概念,研究并探討了國內外入侵檢測技術的研究現(xiàn)狀,針對當前的入侵檢測技術不能有效檢測未知入侵,且檢測器不能及時更新等問題,通過深入研究免疫系統(tǒng)蘊含的各種信息處理機制后,系統(tǒng)的分析了kim小組提出的結合了否定選擇、克隆選擇和檢測子基因庫進化3種免疫機制構建的入侵檢測模型,并在此基礎上提出了一個改進的基于人工免疫的入侵檢測新模型。該模型針對kim小組提出的擴展的動態(tài)克隆選擇算法檢測率不高,提出結合隨機生成和基于基因庫的檢測器生成算法,設計有效的基因位替換算法,以期產生具有多樣性,且高效的成熟檢測器；針對其記憶檢測器更新算法過于簡單,且容易刪除高效記憶檢測器,設計了有效的記憶檢測器更新算法,算法結合最近最久未使用算法和代價評估算法各自的優(yōu)點,以期提高記憶檢測器群體的平均有效性。最后,對該模型進行了網絡入侵檢測仿真實驗,驗證了所提模型的可行性和有效性。
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：1139986