基于危险模式的入侵检测免疫算法

阐述了危险模式理论的运行机理,针对目前基于传统免疫学的入侵检测算法中误报率较高的缺陷,提出了一种基于危险模式的入侵检测免疫算法模型,并通过实验证明了该算法的优越性。     

基于危险模式的IDS异常检测模型*

针对当前入侵检测技术在检测新入侵的不足,分析了危险模式理论应用于异常检测的可行性,提出了一个新型的基于危险模式的自适应IDS异常检测系统模型以及相关算法.该系统有效地降低了误报率和漏报率,具有自适应、自学习、自组织和分布性特点.     

基于危险模式的异常检测模型

阐述了危险模式的概况及运行机制,提出了一种基于危险模式的异常检测模型以及相关的算法。该模型通过分析实时系统调用序列中的危险信号,进而判断是否为入侵事件。实验结果表明,该方法具有较高的有效性和检测率。     

一种基于危险理论的入侵检测算法

分析了危险理论的基本机制,针对当前基于传统免疫学的入侵检测技术存在的不足,提出了一种基于危险理论的入侵检测算法模型。在该算法模型中,系统只对“危险”进行响应,提高了系统的检测效率,同时将系统资源情况作为判断“危险”的一个因素,有效的降低了误报率和漏报率。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

数据挖掘方法可以处理庞大的日志审计和网络数据,并能更快地提取入侵模式。提取网络入侵模式所用的主要有分类算法、关联规则算法和序列规则算法等。本文对基于数据挖掘的入侵检测的基本思想和技术等作了讨论,介绍了一个基于数据挖掘的入侵检测实例,提出了今后入侵检测的研究方向。     

面向蜂群算法的网络安全检测控制模型优化研究

基于网络入侵检测的蜂群算法优化模式是一个用于网络入侵检测开发的专用编程接口。基于该编程接口,在Linux平台上设计和实现了一个复杂的入侵检测系统。基于网络入侵检测的蜂群算法与差分进化算法(DE)混合,采取数据信息处理模式,可以按照双群结构的要求,进行数据信息独立分析,从而能够产生数据信息交换功能。通过分布式技术对蜂群进行空间分析,通过空间信息搜索工具,保证学习策略功能能够完成。从仿真实验看提高种群解的质量。设计了一种简单入侵检测模式的描述语言,对入侵检测的特征数据库进行优化,对网络异常行为进行入侵检测。     

基于蜂群算法的网络入侵检测模型优化

基于网络入侵检测的蜂群算法优化模式是一个用于网络入侵检测开发的专用编程接口．基于该编程接口,在Linux平台上设计和实现了一个复杂的入侵检测系统．基于网络入侵检测的蜂群算法与差分进化算法（DE）混合,采取数据信息处理模式,可以按照双群结构的要求,进行数据信息独立分析,从而能够产生数据信息交换功能．通过分布式技术对蜂群进行空间分析,通过空间信息搜索工具,保证学习策略功能能够完成．从仿真实验看提高种群解的质量．设计了一种简单入侵检测模式的描述语言,对入侵检测的特征数据库进行优化,对网络异常行为进行入侵检测．     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

针对入侵检测系统的研究现状和面临的问题,研究了数据挖掘技术应用到入侵检测中的优势,分析了当前基于数据挖掘的入侵检测中存在的不足。针对目前基于数据挖掘的入侵检测时空效率不高的问题,对频繁模式算法进行了研究,改进了频繁模式算法,用两步模式增长代替一步模式增长模式来加快挖掘速度,并且增加时间特性、属性相关和轴属性加以约束。通过试验证明改进后的算法在时空效率上得到了改善,减少了扫描数据库的时间和生成无意义的模式,提高了规则的有用性。     

蜂群算法在网络入侵检测模式中优化研究

基于网络入侵检测的蜂群算法优化模式是一个用于网络入侵检测开发的专用编程接口.基于该编程接口,本文在Linux平台上设计和实现了一个复杂的入侵检测系统.基于网络入侵检测的蜂群算法与差分进化算法（DE）混合,采用双种群结构,两种独立进化,在适当的时候两种群之间进行信息交换,从而在维持种群多样性的同时加速进化过程.为了使初始种群尽可能均匀分布在搜索空间,采用了基于方向学习的策略来初始化种群,从仿真实验看提高种群解的质量.设计了一种简单入侵检测模式的描述语言,对入侵检测的特征数据库进行优化,对网络异常行为进行入侵检测.     

免疫原理在入侵检测技术中的应用研究

文章介绍了生物免疫的免疫原理及入侵检测系统的原理,论述了免疫原理在入侵检测技术中的应用,着重讨论了阴性选择模型与危险理论及有关算法在入侵检测系统中的应用。最后在分析入侵检测方法存在问题的基础上,探讨了基于免疫原理的入侵检测系统的研究方向。     

基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大,导致分割耗时严重;人体组织间灰度差异相对较小,致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题,提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果,并以加权免疫遗传算法(WIGA)对阈值进行优化搜索,从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明,与传统熵函数及模糊隶属度函数相比,改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好,且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法(SGA)和免疫遗传算法(IGA)耗时基本相同的情况下,100次阈值计算结果表明,本文算法更加精确、稳定。     

基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大,导致分割耗时严重;人体组织间灰度差异相对较小,致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题,提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果,并以加权免疫遗传算法（WIGA）对阈值进行优化搜索,从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明,与传统熵函数及模糊隶属度函数相比,改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好,且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法（SGA）和免疫遗传算法（IGA）耗时基本相同的情况下,100次阈值计算结果表明,本文算法更加精确、稳定。     

基于TSP问题的免疫算法研究

对免疫算法的基本问题及典型的免疫算法进行了综述。介绍免疫算法中具有代表性的几个算法,着重阐述相关算法的实现以及主要的创新点;并以解决TSP问题为基础,对几种免疫算法进行了比较和分析。最后,对全文进行了总结,并提出了在免疫算法研究中应注意的一些问题。     

一种基于记忆克隆选择的多目标免疫算法

借鉴生物免疫原理中克隆选择机理,设计了一种基于记忆克隆选择的多目标免疫算法。该算法构建了一种亲和度的快速计算方法,并在抗体种群全局搜索Pareto解的同时,也在记忆单元进行局部搜索,有效地提高了搜索效率和收敛性。选取了六种典型的多目标优化函数进行算法仿真测试研究,并与经典的多目标进化算法NSGA-II进行了比较。仿真研究结果证明了新算法在保证种群分布度的同时,拥有比NSGA-II更好的收敛性和速度。     

动态免疫优化算法及其在背包问题中的应用

利用人工免疫系统的学习、记忆、识别等功能,提出一种动态免疫优化算法(DIOA),用于解决一类高维动态约束优化问题.其中对可行抗体进行克隆突变操作,非可行抗体按价值密度使用贪婪算法进行修正,环境识别模块借助记忆细胞产生新的环境初始群,从而加快算法收敛速度.利用DIOA求解不同环境下的高维背包问题,结果表明,与同类算法相比...     

免疫算法的改进

免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法。尽管免疫系统本身具有许多优良的计算特性,但已有的免疫算法模型却存在着不少缺陷,在已有的免疫算法的基础上,进行合理的改进,在保证群体的多样性性能的同时,加入了促使群体快速持续收敛的操作,并通过实验表明了改进算法具有更好的性能。     

基于阴性选择原则的Non-self探测器生成算法

基于免疫系统异己检测原理，深入进行了计算机免疫系统探测器生成算法的研究．首先，简要介绍了阴性选择算法，总结了相关的探测器生成算法；然后，基于阴性选择原则提出了两种探测器生成算法，即位变异算法(BMGDGA)和余数生长算法(AGDGA)．文中对两种算法在多种不同的数据集上进行了全面的验证和实验，并与穷尽式探测器生成算法进行了全面系统的比较．结果表明，两种探测器生成算法在综合性能上均优于穷尽式探测器生成算法．     

最优路径问题的自适应伪并行免疫算法

针对标准遗传算法在解决路径规划问题中存在的不能以概率1收敛及进化时出现退化等情况,提出并实现了一种自适应伪并行免疫算法。利用多个子种群同时进化及小生境技术,给出了一种小生境伪并行协同进化策略。提出了一种新的编解码方式,给出了相关的免疫克隆、免疫优势等免疫算子的具体设计。进化过程中克隆规模可依据抗体－抗原亲合度、抗体－抗体亲合力自适应调整,采取了最优保存策略从而保证了算法以概率1收敛。实例验证了该算法的可行性、有效性,与标准遗传算法相比,增强了全局收敛,提高了收敛速度,通过仿真验证,该算法运算速度快、结果精度高,为路径规划问题研究提供了一种新方法。     

基于免疫进化算法的PID参数整定

借鉴生物免疫系统中的免疫网络调节机理，提出了一种新的自适应免疫进化算法，该算法用抗体激励水平作为选择压，并同时采用了种群数的自适应控制方法和基于免疫记忆机理的精英保留策略。将该算法应用于PID控制器参数的整定，结果表明这种算法能克服遗传算法的不足，有效保持种群的多样性，并且由此设计出的PID控制器性能优于基于遗传算法的PID控制器。