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| 高维数据环境下网络异常检测的改进否定选择算法 | |
| 作者姓名： | 郭文忠 陈国龙 陈庆良 |
| 作者单位： | 福州大学,物理与信息工程学院,福州,350108;福州大学,数学与计算机科学学院,福州,350108;福州大学,数学与计算机科学学院,福州,350108 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金,福建省自然科学基金 |
| 摘 要： | 人工免疫中的否定选择算法目前已成功地应用于异常检测的低维数据集上,但在高维数据集上的效果不大理想。为了改善算法的性能,分析了现有否定选择算法在网络异常检测中的不足,对带变长检测器的否定选择算法进行了修改,提出了一种改进的否定选择算法,新算法中通过移动检测器控制检测器覆盖情况。仿真实验结果表明了改进算法在网络异常检测中高维数据集上的有效性,可以取得较高的检测率和较低的误报率。 |
| 关 键 词： | 入侵检测 异常检测 人工免疫 否定选择算法 高维数据 |
| 收稿时间： | 2008-09-12 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
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