發(fā)布時間：2018-02-13 03:52

  本文關鍵詞： 自體集 人工免疫 入侵檢測 概率匹配 尋優(yōu)　出處：《計算機應用》2013年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對自體集數(shù)據(jù)規(guī)模較大造成的時空上的巨大消耗而難以處理的問題,設計了基于人工免疫的網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)(NIDS)的自體集匹配機制。為提高入侵檢測系統(tǒng)的檢測效率,提出概率匹配高效尋優(yōu)機制。首先證明了網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的相對集中性,通過計算平均查找長度(ASL)分析了概率匹配機制的有效性,并通過模擬實驗驗證了該機制的快速匹配效率,并且在一種基于自體集規(guī)模簡約機制的新型人工免疫網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)上進行了工程應用,取得了較好的匹配效果。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of intrusion detection system (IDS), the autologous set matching mechanism based on artificial immune network intrusion detection system (NIDS) is designed to solve the problem of huge consumption in time and space caused by the large scale of autologous set data. First, the relative centrality of network data is proved, and the effectiveness of probability matching mechanism is analyzed by calculating the average lookup length (ASL), and the fast matching efficiency is verified by simulation experiments. A new artificial immune network intrusion detection system based on the reduction mechanism of autologous set size is applied in engineering, and a good matching effect is obtained.
【作者單位】： 江蘇科技大學計算機科學與工程學院;東莞理工學院計算機學院;東莞理工學院城市學院計算機與信息科學系;太原理工大學信息工程學院;
【基金】：廣東省教育部產(chǎn)學研項目(2009B090300350) 東莞市科技計劃項目(2011108102015)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：1507260