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。     

入侵检测系统中基于免疫的克隆选择算法

机体免疫系统的许多有益特性被应用予入侵检测系统,使之能够主动地防御各种各样的网络攻击。该文在分析了将人工免疫学应用到入侵检测的过程中所遇到诸多问题之后,提出了一个基于免疫的克隆选择算法。该算法采用一种新的基因型与表现型的表达方式,利用全新的匹配方法,引入反向选择算子,对入侵检测的人工免疫模型进行了有效改进。     

改进的否定选择算法在入侵检测中的应用

针对基于否定选择算法入侵检测系统检测率低的问题,提出一种新的入侵检测算法,着重分析了检测器生成模块,对原否定选择算法做出了改进。改进算法主要对采用了基于空间包含的匹配算法和B、T双检测器来进行检测,增强检测器的多样性,提高了入侵检测系统的检测能力。最后通过实验证明,改进的否定选择算法提高了入侵检测系统的检测率。     

动态克隆选择算法在入侵检测应用中的研究

内嵌阴性选择算子的克隆选择算法（N-AIS）只能作为误用检测器,检测给定静态环境下的入侵行为,而不能自适应动态变化的网络环境.本文引入一种动态克隆选择算法DynamiCS对N-AIS进行扩展,并在人工生成的IDS环境中对影响DynamiCS性能的三个重要参数：耐受期、激活阈值和生命期进行了测试和分析.结果表明,它能够更好地处理和应用于入侵检测系统自身行为不断变化及每次仅提呈部分自身抗原的环境.     

一种改进的否定选择算法在入侵检测中的应用

有效的检测器生成算法是入侵检测的核心问题。针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题,通过对人工免疫系统中否定选择算法原理的分析,提出一种生成最有效检测器集的变阈值模糊匹配否定选择免疫算法,并将该算法应用到入侵检测系统中。算法采用随机生成和基因库相结合的候选检测器生成机制,在保证检测器多样性的同时,提高了候选检测器成为成熟检测器的比率。为了消除冗余检测器的产生,提高检测器集的检测效率,算法在模糊匹配的基础上生成有效检测器集。同时,匹配阈值可变,可大幅降低黑洞数量。实验结果表明,该算法提高了入侵检测率,降低了虚警率,整体检测性能较好。     

一种基于多级否定选择的入侵检测器生成算法

文中给出一种改进的基于人工免疫入侵检测系统的否定选择算法。首先是用多级否定选择算法生成不同检测尺度的成熟检测器,然后为了模仿人体免疫系统中的第二次应答机制,引入了记忆检测器的概念及相应的算法,结合亲和力成熟与体细胞突变等方法,将成熟检测器提升为识别率极高的记忆检测器。     

一种基于多级否定选择的入侵检测器生成算法

文中给出一种改进的基于人工免疫入侵检测系统的否定选择算法。首先是用多级否定选择算法生成不同检测尺度的成熟检测器，然后为了模仿人体免疫系统中的第二次应答机制，引入了记忆检测器的概念及相应的算法，结合亲和力成熟与体细胞突变等方法，将成熟检测器提升为识别率极高的记忆检测器。     

一种基于克隆选择的入侵检测算法

提出了一种基于克隆选择的入侵检测算法,包括整体模块以及耐受、记忆细胞检测、成熟细胞检测模块。算法能够动态地自适应地定义自体,可以根据环境的变化,来调整自体集合的大小,只保证一段时间内被认为是正常行为的自体存在,从而在时空复杂度上都可以大大改善入侵检测系统,更好地适应了真实环境。     

入侵检测中基于优秀基因的克隆选择算法

基于生物免疫系统克隆选择机理是,在克隆选择过程中引入优秀基因来提高入侵检测系统检测器进化的方向性及效率;应用KDD Cup 1999入侵检测数据集,分别使用传统克隆选择算法和优秀基因控制克隆选择的方法进化检测器。实验证明,引进优秀基因后克隆选择过程对检测器的进化效果很好,具有较高的正确检测率。     

基于复合免疫算法的入侵检测系统

计算机安全系统与生物免疫系统具有很多的相似性,它们都需要在不断变化的环境中维持自身的稳定性。提出复合免疫算法,并应用到入侵检测系统中,以保护网络安全。针对经典的人工免疫算法在性能上存在的缺陷进行了改进,完善了其核心算法——否定选择算法,在否定选择算法中加入了分段技术和关键位,避免了恒定的匹配概率导致的匹配漏洞,降低了系统漏检率。并将遗传算法中的克隆选择算法和改进的否定选择算法结合为复合免疫算法,提高了检测器生成的动态性和多样性。最后,通过数学理论分析与仿真实验模拟,验证了改进算法的有效性和可行性,并且与其它经典算法进行了比较,结果证明,改进算法可以提高系统性能。     

负向选择和克隆在网络入侵检测应用上的研究

本文设计了一种基于网络入侵检测的新型人工免疫系统N-AIS，详细介绍了这个系统的构成和流程，重点分析了N-AIS的一个组件--具有负向选择算子的静态克隆算法的特性和用法。     

基于人工免疫的网络入侵检测中疫苗算子的作用研究

在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算子算法,建立了基于免疫算法和负选择算法的模型及算法来实现网络入侵检测。分别设计了基于克隆选择算法的和基于免疫算法的网络入侵检测实验。实验结果表明,含有免疫算子的免疫算法加快了检测器种群亲和力成熟的进程,收敛速度更快,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势。而基于克隆选择算法的网络入侵检测则出现了检测器种群亲和力成熟进程较慢,并随着进化代数的增加检测率呈现轻微退化和较长时间停滞不前的现象。     

基于负选择算法的异常入侵检测

自然免疫系统的保护机制为设计计算机入侵检测带来了巨大的灵感,并且它是一种能够解决复杂入侵问题的信息安全技术。本文提出一个新的异常入侵检测算法,该算法能够通过产生有效率的检测因子来检测即时的入侵。     

用于入侵检测的动态克隆选择算法的研究

针对目前动态克隆选择算法在入侵检测应用中存在较高的误检率的缺陷,提出了一种改进动态克隆选择算法。文章对改进算法进行了描述,建立了一种基于该改进动态克隆选择算法的入侵检测系统（IDS）模型,并进行了仿真实验。仿真实验表明,改进后的算法在降低误报率的情况下,提高了正确检测率。     

基于量子免疫克隆算法的入侵检测系统

该文针对现行入侵检测系统的特点,提出了一种基于量子遗传克隆的入侵检测算法。通过实验结果分析得出,该方法比遗传算法具有更高的准确率和更好的收敛性。