免疫计算中最小有效检测器集分析

在构造人工免疫系统时,如果能有效控制免疫计算中检测集的大小,以较小的检测器集合,检测到较大范围的“非己”行为,并且还要具有较高的检测精度,就可以从根本上提高系统的效率。在分析有效检测集各参数间关系的基础上,该文提出了确定最小有效检测器集合相关参数的方法,并通过试验证明使用该方法构造的人工免疫系统的初始化速度、检测准确度和效率均有较大提高。     

基于免疫识别的最小检测器生成模型

高效的检测器是入侵检测系统的核心和决定检测效率的关键,根据形态空间理论提出了最小检测器概念,建立了基于免疫识别的最小检测器生成模型。通过克隆选择、遗传变异以及进化算法生成有效检测器集合,利用改进的冗余优化算法生成最小检测器集合。理论结果表明了最小检测器的可行性和有效性,仿真结果表明,该模型具有较高的检测率和较低的误检率。     

基于小生境策略的检测器生成算法

引入小生境思想能够较好地维持解的多样性,同时具有较高的全局寻优能力和收敛速度,特别适合于复杂多峰函数的优化问题。为了提高检测器的生成效率,降低算法开销,引入小生境进化原理用于未成熟检测器的生成;通过计算初始种群个体之间的海明相似度,依据个体之间的亲和力和适应度,构建多个小生境并分别进行进化,提出了基于小生境策略的检测器生成算法;对算法进行了验证,讨论了实验中涉及的参数,与穷举检测器生成算法进行了比较;通过对实验结果的分析,在一定条件下,该算法基本达到了预期的目标。     

自适应检测器生成算法研究

基于小生境策略的否定选择算法利用在搜索空间中计算检测器之间的海明距离,构建小生境;定义适应度函数与亲合力函数相关,更客观地反映检测器的检测能力;利用进化策略,进行遗传操作,而生成多样性和通用性的最佳检测器集.同时该算法可以减少生成检测器的时间开销.     

一种可变阈值检测器生成算法的研究

在构造人工免疫系统中,如果能自动调节生成检测器的大小,从而利用较少的检测器,实现对较大"非自体集"的检测,就可从根本上提高系统效率.本文通过分析人工免疫系统中的主要算法--否定选择算法,以及检测器产生漏洞的原因,提出了一种可变阈值的检测器生成算法.与传统的否定选择算法相比,该算法大大减少了漏洞,使检测效率得到提高.     

自适应检测器生成算法研究

基于小生境策略的否定选择算法利用在搜索空间中计算检测器之间的海明距离,构建小生境;一个与亲合力函数相关的适应度函数的提出,能更客观地反映各检测器的匹配能力,即能更准确地反映检测器集合的检测能力;利用进化策略,进行遗传操作,而生成多样性和通用性的最佳检测器集.同时该算法可以减少生成检测器的时间开销.     

基于人工免疫入侵检测检测器生成算法

为了提高基于人工免疫入侵检测系统中从未成熟检测器生成成熟检测器的效率,论文提出了基因库均衡技术,并将基因库进化算法与传统阴性选择算法相结合,设计了分布式人工免疫入侵检测系统中成熟检测器生成算法,实验证明采用基因均衡技术之后提高了整个系统的计算效率。     

检测器集合生成算法及其应用研究

为了提高阴性选择算法对车辆在线检测的速度,降低检测成本,给出了一种分段检测器集合生成算法代替原有的阴性选择算法中检测器集合生成的穷举法.该算法通过求解递归方程计算候选检测器集规模和递归求解的序号随机生成检测器两个阶段组成.该算法所占用的计算机时间量和空间量都比穷举法小的多.实际应用表明该算法优于穷举法,比穷举法节省近一半的时间.     

一种新的免疫入侵检测器生成算法

文中针对目前免疫算法中检测器生成算法存在的不足做了一些改进,提出了一种新的检测器生成算法———MAM(多属性匹配算法)。主要的改进措施有以下两点:提出了多属性匹配的思想,使特征字段的匹配更加符合实际情况;在检测器生成过程中采用分段产生的办法,以避免匹配区域r过大带来的效率问题。实验表明,MAM能够更为高效地产生所需要的检测器。     

一种新的免疫入侵检测器生成算法

文中针对目前免疫算法中检测器生成算法存在的不足做了一些改进，提出了一种新的检测器生成算法——MAM（多属性匹配算法）。主要的改进措施有以下两点：提出了多属性匹配的思想，使特征字段的匹配更加符合实际情况；在检测器生成过程中采用分段产生的办法，以避免匹配区域r过大带来的效率问题。实验表明，MAM能够更为高效地产生所需要的检测器。     

一种分段检测器集合生成算法的研究与实现

目前大多数入侵检测算法的研究均用于提高系统检测的准确率和对非法抗原的覆盖率,缺乏对提高算法检测速度的研究。针对这一问题,提出一种新的基于否定选择的检测器生成算法,利用分段的方法,先将候选检测器集合的大小利用求解递归公式计算出来,再用求解序号随机生成检测器。实验表明,该算法的时间效率得到显著提高,并具有实际的工程应用价值。     

匹配阈值的预测计算和自适应算法实现

基于否定选择算法,提出一种匹配阈值的预测计算方法,通过通用方程计算最优阈值,实验证明提高了检测率,同时分析了预测计算的适用范围。针对静态固定阈值的方法不能适应网络数据动态变化,利用遗传算法进化检测器同时实现阈值自适应,仿真结果表明提高了检测率,降低了误测率,能在自体集动态变化的情况下动态生成检测器。     

超球体检测器覆盖问题的研究

研究表明实值否定选择算法在多维形状空间下呈现出很高的时间和空间复杂性。针对实值否定选择算法中最常采用的超球体检测器,在理论上研究了它的体积,以及体积随半径和维数变化的性质,以此分析了高复杂性出现的原因。针对检测器存在重叠的问题,基于蒙特卡罗方法提出了一个估计检测器覆盖率的算法,用于比较不同检测器生成算法。由于该算法基于随机分布和概率方法,它极大地简化了计算复杂性。     

生物免疫机理在网络防盗链中的应用简

本文针对生物免疫自身耐受和免疫识别的两个作用过程,探讨了其在网络防盗链领域应用的可能性÷最后提出了在网络防盗链中应用生物免疫机理的方法。     

生物免疫机理在网络防盗链中的应用

本文针对生物免疫自身耐受和免疫识别的两个作用过程,探讨了其在网络防盗链领域应用的可能性.最后提出了在网络防盗链中应用生物免疫机理的方法.     

一种r可变阴性选择算法及其仿真分析

论文首先简要介绍了人工免疫系统的基本概念,然后着重分析了人工免疫系统中的主要算法“阴性选择算法”,并提出一种r可变阴性选择算法．同传统的阴性选择算法相比,该算法大大减少了不可避免的“黑洞”数量．仿真结果表明：r可变阴性选择算法产生成熟检测器的迭代次数、黑洞数量均大幅下降,同时检测率有显著提高．     

一种可变模糊匹配阴性选择算法

通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析,定义了连续相似度与背离度,提出了一种可变模糊匹配阴性选择免疫算法.算法通过调整匹配阈值的方法降低黑洞数量;利用模糊思想,实现了具有一定连续相似度的模糊匹配,模糊程度可控;为了消除检测器间的冗余,提高检测器集的检测效率,算法在模糊匹配的基础上,生成了有效检测器集.仿真实验表明,可变模糊匹配阴性选择算法生成的成熟检测器检测范围较大,空间覆盖率明显提高,黑洞数量大幅下降,算法具有较强的鲁棒性.     

改进检测子生成算法在入侵检测中的应用

检测子生成是阴性选择算法(NSA)的关键步骤,现有检测子生成算法存在检测子生成效率不高、合格检测子冗余。针对该问题,改进检测子生成算法,对随机生成检测子进行二次耐受减少非自体空间的交叉覆盖区域,引入变异机制降低随机检测子与自体的碰撞概率。实验结果表明,改进算法对Probe攻击和DoS攻击的检测均优于NSA算法。     

网络入侵检测系统中动态克隆选择算法的优化

文章首先对入侵检测的定义一些基本概念和原理进行了较为详细的介绍,然后通过对动态克隆选择算法进行的研究和分析,发现该算法在生成未成熟检测器过程中存在不足,对其采用了r连续匹配位反向变异方法。经过验证分析证实了改进后的算法的确加大了成熟检测器集覆盖的检测空间。