本文選題：入侵檢測(cè) + 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流局部性��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2013年07期

【摘要】：將人工免疫算法用于入侵檢測(cè),建立基于自體集的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng),能有效檢測(cè)出未知入侵方式,具有很好的適應(yīng)性,但是仍存在辨別待檢測(cè)模式速度過慢的問題�；诰W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的局部性,提出建立自體預(yù)測(cè)表記錄當(dāng)前成功與未知模式匹配過的自體的存儲(chǔ)地址,通過優(yōu)先匹配預(yù)測(cè)表中有記錄的自體來節(jié)省冗余匹配次數(shù)提高檢測(cè)系統(tǒng)的工作效率。通過分析和實(shí)驗(yàn)找出了預(yù)測(cè)表大小的最佳取值范圍,并分析和證明了通過預(yù)測(cè)表匹配檢測(cè)的效率要明顯高于順序匹配方法。
[Abstract]:The artificial immune algorithm is applied to intrusion detection, and a network intrusion detection system based on self-set is established. It can detect unknown intrusion mode effectively and has good adaptability, but it still has the problem of slow speed in identifying the mode to be detected. Based on the locality of the network data flow, an autologous prediction table is proposed to record the autologous storage addresses that have been successfully matched with the unknown patterns. The efficiency of the detection system can be improved by saving the number of redundant matches by using the self recorded in the preference-matching prediction table. The optimal range of prediction table size is found out by analysis and experiment, and the efficiency of prediction table matching detection is obviously higher than that of sequential matching method.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;茂名學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;
【基金】：廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(2009B090300350)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2068409