本文選題：人工免疫　切入點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2013年05期

【摘要】：研究入侵檢測(cè)問(wèn)題,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)免疫系統(tǒng)檢測(cè)器訓(xùn)練速度慢、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)自適應(yīng)性差和閾值量化等問(wèn)題,提出了免疫多A-gent的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)模型。在模型中,首先以抗體激活閾值為度量對(duì)網(wǎng)絡(luò)事務(wù)集進(jìn)行自體、非自體分類(lèi)和網(wǎng)絡(luò)成熟檢測(cè)器的生成;然后對(duì)成熟檢測(cè)器通過(guò)克隆優(yōu)選策略和檢測(cè)器影響權(quán)重函數(shù)進(jìn)行分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的成熟檢測(cè)器篩選與優(yōu)化,依據(jù)免疫系統(tǒng)的初次耐受應(yīng)答生成能夠?qū)Ψ亲泽w抗原進(jìn)行識(shí)別的記憶檢測(cè)器;最后利用記憶檢測(cè)器對(duì)實(shí)時(shí)獲取的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行抗原識(shí)別。仿真結(jié)果表明,提出的算法具有較好的檢測(cè)率和較低的誤測(cè)率,同時(shí)有效的降低了檢測(cè)器的訓(xùn)練時(shí)間。
[Abstract]:The intrusion detection problem is studied. Aiming at the problems of slow training speed of network immune system detector, poor adaptability of network system and threshold quantization, a network monitoring system model based on immune multiple A-gent is proposed.In the model, the threshold of antibody activation is used as the measure to generate the network transaction set from self, non-autologous classification and network maturation detector.Then, the mature detectors are screened and optimized in the distributed network system by the clonal optimal selection strategy and the influence weight function of the detectors.According to the first tolerance response of the immune system, the memory detector can recognize the non-autoantigen. Finally, the memory detector is used to identify the antigen of the real-time window data of the network system.The simulation results show that the proposed algorithm has better detection rate and lower false test rate, and effectively reduces the training time of the detector.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)軟件技術(shù)學(xué)院;
【基金】：河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(2102210518) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(2A520042)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：1721908