【摘要】：有效的檢測器生成算法是入侵檢測的核心問題。針對現有算法存在檢測率低、匹配閾值固定、檢測器集合龐大等問題,通過對人工免疫系統(tǒng)中否定選擇算法原理的分析,提出一種生成最有效檢測器集的變闞值模糊匹配否定選擇免疫算法,并將該算法應用到入侵檢測系統(tǒng)中。算法采用隨機生成和基因庫相結合的候選檢測器生成機制,在保證檢測器多樣性的同時,提高了候選檢測器成為成熟檢測器的比率。為了消除冗余檢測器的產生,提高檢測器集的檢測效率,算法在模糊匹配的基礎上生成有效檢測器集。同時,匹配閾值可變,可大幅降低黑洞數量。實驗結果表明,該算法提高了入侵檢測率,降低了虛警率,整體檢測性能較好。
[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】： 長沙醫(yī)學院計算機系;
【基金】：湖南教育廳科研基金項目(11C0140)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關博士學位論文 前5條

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相關碩士學位論文 前7條

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【相似文獻】

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本文編號：2189927