隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量的劇增,網(wǎng)絡(luò)威脅也在迅速增長,傳統(tǒng)的被動防御措施不足以防御日益多變的網(wǎng)絡(luò)入侵。傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)原理是收集病毒特征再進行特征匹配,對于未知病毒,傳統(tǒng)檢測機制存在滯后性。面對日益繁雜的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境,研究基于人工免疫理論的入侵檢測系統(tǒng)具有重要意義。文章首先介紹人工免疫理論的核心思想否定選擇算法,進而介紹實值否定選擇算法和V-detector算法。針對V-detector算法的不足,進行3個方面的改進:提出基于定距變異的克隆選擇算法提高檢測器生成效率;提出去冗算法減少檢測器冗余,加快算法收斂;引入并改進假設(shè)檢驗方法,對檢測器集合的覆蓋率進行評估。實驗證明,文章提出的改進V-detector算法能有效提升檢測精度,減少檢測黑洞,并大大縮減檢測時間。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1成熟檢測器產(chǎn)生過程

否定選擇算法主要包括耐受和檢測兩個重要階段。耐受階段模擬生物免疫系統(tǒng)中T細胞在胸腺的檢查過程，負責產(chǎn)生成熟檢測器。成熟檢測器產(chǎn)生過程如圖1所示。檢測階段模擬生物免疫系統(tǒng)中T細胞的非己識別過程來進行入侵檢測，如圖2所示。

圖2檢測器執(zhí)行入侵檢測

檢測階段模擬生物免疫系統(tǒng)中T細胞的非己識別過程來進行入侵檢測，如圖2所示。入侵檢測系統(tǒng)對待檢測數(shù)據(jù)提取網(wǎng)絡(luò)活動特征，進行二進制編碼后，與成熟檢測器集合中的每個檢測器進行R位匹配親和度計算，如果有R個或R個以上位置都匹配，則判定待檢測數(shù)據(jù)與檢測器相似，向網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)報警。

圖3RNSA算法中的“黑洞”問題

2003年，GONZALEZ[14]等人在否定選擇算法（NSA）基礎(chǔ)上，提出實值否定選擇算法（RNSA）。該算法核心思想是使用n維向量對檢測器進行編碼標識，并且使用實值來描述檢測器檢測半徑，通過計算檢測器與待檢測數(shù)據(jù)之間的距離來檢測異常。RNSA檢測器主要基于半徑恒定的類檢測球，....

圖4改進目標

通過研究可知，保證人工免疫算法性能和時效性的核心是訓練一個好的檢測器集合。理想的檢測器集合應(yīng)以少量的檢測器覆蓋較大的非自體空間，從而加快算法收斂；同時檢測器集合擁有更少的檢測黑洞，以利于提升算法的精確度。針對以上目標，本文從3個方面進行分析與優(yōu)化，如圖4所示。2.1改進的檢測器....

本文編號：3903960