【摘要】：有效的檢測(cè)器生成算法是入侵檢測(cè)的核心問題。針對(duì)現(xiàn)有算法存在檢測(cè)率低、匹配閾值固定、檢測(cè)器集合龐大等問題,通過對(duì)人工免疫系統(tǒng)中否定選擇算法原理的分析,提出一種生成最有效檢測(cè)器集的變闞值模糊匹配否定選擇免疫算法,并將該算法應(yīng)用到入侵檢測(cè)系統(tǒng)中。算法采用隨機(jī)生成和基因庫(kù)相結(jié)合的候選檢測(cè)器生成機(jī)制,在保證檢測(cè)器多樣性的同時(shí),提高了候選檢測(cè)器成為成熟檢測(cè)器的比率。為了消除冗余檢測(cè)器的產(chǎn)生,提高檢測(cè)器集的檢測(cè)效率,算法在模糊匹配的基礎(chǔ)上生成有效檢測(cè)器集。同時(shí),匹配閾值可變,可大幅降低黑洞數(shù)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法提高了入侵檢測(cè)率,降低了虛警率,整體檢測(cè)性能較好。
[Abstract]:Effective detector generation algorithm is the core problem of intrusion detection. In view of the problems of low detection rate, fixed matching threshold and huge set of detectors in existing algorithms, the principle of negative selection algorithm in artificial immune system is analyzed. A variable threshold fuzzy matching negative selection immune algorithm for generating the most effective detector set is proposed and applied to the intrusion detection system. The algorithm adopts the candidate detector generation mechanism which combines random generation and gene pool. It not only ensures the diversity of detector, but also improves the ratio of candidate detector becoming mature detector. In order to eliminate the generation of redundant detectors and improve the detection efficiency of detector sets, the algorithm generates an effective detector set on the basis of fuzzy matching. At the same time, the matching threshold is variable, which can greatly reduce the number of black holes. The experimental results show that the algorithm improves the intrusion detection rate and reduces the false alarm rate, and the overall detection performance is good.
【作者單位】： 長(zhǎng)沙醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【基金】：湖南教育廳科研基金項(xiàng)目(11C0140)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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本文編號(hào)：2189927