發(fā)布時間：2017-09-20 09:14

  本文關(guān)鍵詞：免疫入侵檢測器生成算法和分析器模型研究

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【摘要】：隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)變得非常復(fù)雜、黑客的攻擊手段更是層出不窮，在這個變幻莫測的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中傳統(tǒng)的入侵檢測方法顯得越發(fā)無力。人工免疫學(xué)理論是由生物免疫中總結(jié)出的一系列智能化的理論。免疫系統(tǒng)與生俱來的分布性、魯棒性以及自組織性等優(yōu)秀特性，使得基于免疫的入侵檢測技術(shù)成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全研究領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)問題。 受生物免疫系統(tǒng)啟發(fā)，參考抗體提升自身性能的原理，以提升實(shí)值檢測器的性能為目標(biāo)，提出基于PCA的實(shí)值否定選擇算法。該算法通過PCA提取目標(biāo)對象的主成分，構(gòu)成主成分空間，來提升檢測器的識別能力；利用特有的匹配規(guī)則在主成分空間中訓(xùn)練檢測器，進(jìn)一步提升檢測器的性能。將該算法在KDD CUP99數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果與傳統(tǒng)的實(shí)值否定選擇算法作對比，證明該算法對于實(shí)值否定選擇算法在高維形態(tài)空間中的不足有很好的彌補(bǔ)，，較為明顯地提升了檢測器在高維形態(tài)空間中的檢測性能。 針對目前的免疫入侵檢測技術(shù)在未知入侵檢測方面的缺陷，以及檢測器更新不及時等問題，提出了一種新型的免疫入侵檢測分析器模型。該模型提出一種結(jié)合隨機(jī)生成和基于PCA的實(shí)值否定選擇算法的綜合方法，以此來產(chǎn)生更具多樣性，效率更高的成熟檢測器，設(shè)計(jì)了有效的記憶檢測器更新方法，以提高記憶檢測器檢測模塊的性能。
【關(guān)鍵詞】：入侵檢測 檢測器 分析器 主成分分析
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 免疫入侵檢測研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀分析13-14
• 1.3 研究的內(nèi)容和意義14-16
• 1.3.1 課題來源14
• 1.3.2 論文研究的主要內(nèi)容14
• 1.3.3 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 免疫入侵檢測和 PCA16-25
• 2.1 免疫入侵檢測概述16-18
• 2.1.1 免疫系統(tǒng)概述16
• 2.1.2 免疫系統(tǒng)的基本特性16-18
• 2.2 免疫入侵檢測模型和性能18-22
• 2.2.1 形態(tài)空間18
• 2.2.2 自體與非自體18-20
• 2.2.3 免疫入侵檢測模型20
• 2.2.4 免疫入侵檢測性能20-22
• 2.3 PCA22-24
• 2.3.1 PCA 概述22-23
• 2.3.2 PCA 算法流程23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于 PCA 的實(shí)值否定選擇算法25-31
• 3.1 引言25
• 3.2 高維實(shí)值檢測器問題分析25-28
• 3.3 基于 PCA 的實(shí)值否定選擇算法28-30
• 3.3.1 算法偽代碼28-29
• 3.3.2 Transform 函數(shù)29-30
• 3.3.3 Match 函數(shù)30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 免疫入侵檢測分析器模型31-40
• 4.1 引言31
• 4.2 傳統(tǒng)模型存在的問題31-32
• 4.3 免疫入侵檢測分析器模型設(shè)計(jì)32-39
• 4.3.1 基于 PCA 的實(shí)值否定選擇算法的檢測模塊的設(shè)計(jì)32-34
• 4.3.2 記憶檢測器檢測模塊34-36
• 4.3.3 成熟檢測器檢測模塊36-38
• 4.3.4 動態(tài)更新自體集38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析40-44
• 5.1 KDD CUP 99 主成分40
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析40-43
• 5.3 本章小結(jié)43-44
• 結(jié)論44-45
• 參考文獻(xiàn)45-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文50-51
• 致謝51

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 脫建勇;李秀;任守榘;劉文煌;;基于人工免疫聚類的欺詐客戶分析[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年07期

2 陳文;李濤;劉曉潔;張冰;;一種基于自體集層次聚類的否定選擇算法[J];中國科學(xué):信息科學(xué);2013年05期

3 戚玉濤;劉芳;常偉遠(yuǎn);馬曉亮;焦李成;;求解多目標(biāo)問題的Memetic免疫優(yōu)化算法[J];軟件學(xué)報(bào);2013年07期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王大偉;基于免疫的入侵檢測系統(tǒng)中檢測器性能研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2010年

本文編號：887179