一种改进的动态克隆选择算法在入侵检测中的应用

针对目前入侵检测系统不能有效检测已知攻击的变种和未知攻击行为的缺陷,受免疫系统中动态克隆选择算法的启发,提出了一种基于改进的动态克隆选择算法。该算法可以适应连续改变的环境,动态地学习变化的正常模式以及预测新的异常模式。经实验证明,该算法在入侵检测中,在降低误报率的情况下,提高了检测率。     

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.     

一种改进的静态克隆选择算法及其应用研究

建立了一个基于人工免疫原理的入侵检测系统模型，该模型融合了智能协议分析、克隆选择、人工免疫、遗传算法等多种智能技术，对其中的克隆选择算法进行了研究，对Forrest的静态克隆选择算法提出了改进方案。仿真实验表明，改进算法在性能上优于Forrest的静态克隆选择算法。     

一种新的Windows木马检测方法研究

针对目前木马病毒种类多、检测难度大、隐蔽功能强等难点,在研究Windows系统下木马程序特点以及生物免疫机制的基础上,考虑到人体免疫机制与木马检测机制的相似性,提出一种基于免疫的木马检测方法,设计了基于免疲的木马检测模型,提出了改进的否定选择算法中的检测器产生算法EV-Detector,并将其用于木马检测.实验结果表明,相比同类方法,基于EV-Detector的否定选择算法EVD-NSA在检测木马方面有着较高的检测率与较低的误报率,能够有效地检测出Windows系统下新颖未知木马程序.     

基于改进动态克隆算法的入侵检测研究

针对动态克隆选择算法在入侵检测应用中存在的高误检率,提出了一种改进动态克隆选择算法。对改进算法进行了描述,建立了一种基于人工免疫的入侵检测模型,并进行了仿真验证。仿真结果表明,改进后的算法取得了低的误检率。     

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。     

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。     

一种新型的克隆选择算法*

针对克隆选择算法自适应能力较弱的缺陷,给出了一种基于危险理论的自适应克隆选择算法。设计了危险信号操作算子,该算子将种群浓度的变动作为环境因素,以抗体—抗原亲和力为依据计算各个抗体在该环境因素下的危险信号,最终通过危险信号自适应地引导免疫克隆、变异和选择等后续免疫应答。实验结果表明本文算法具有较好的自适应能力和多值搜索能力。     

改进的克隆选择算法及其应用

为解决Castro克隆选择算法中存在的种群规模需根据经验确定、多峰搜索能力弱、训练时间长等问题,提出一种新的免疫克隆选择算法,该算法基于实数编码和自适应变焦变异方法,能够动态确定种群大小,具有很强的全局和局部搜索能力,可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点。仿真实验结果表明,该算法平均运行时间和平均找到的峰值点个数都明显优于Castro克隆选择算法,且多峰值函数的优化效果得到显著改善。     

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。     

一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法

针对基本的克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,向基本克隆选择算法中加入了超变异算子和自适应调节步长机制,经过典型的Benchmark算例的测试,表明改进后的克隆选择算法能够提高全局寻优能力和解的精度.     

拈轻怕重 时尚便携本本精选

俗话说，一年之计在于春，为了让自己在新的一年里取得更加出色的成绩，上班族们顾不上陶醉于春天的美好景色，都已经开始了忙碌的工作。如何让自己的工作做得更得心应手呢，对于许多朋友来说，购买一台笔记本绝对是大为有益的。     

基于等级变异的克隆选择算法

提出一种克隆选择算法--基于等级变异的克隆选择算法. 为提高进化中变异的有效性, 算法将变异尺度分成若干等级, 低等级变异有利于跳出局部最优解, 实现全局寻优; 高等级变异有利于局部的高精度寻优.此外, 算法在进化过程中记忆父抗体的变异尺度等级等信息, 并制定有效的变异策略运用这些信息以指导后续进化过程. 采用标准函数测试并与其它优化算法进行对比． 实验结果表明,该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、精度高和鲁棒性好的优点．     

一种克隆选择算法的收敛性分析

针对目前的免疫算法很少涉及分析其理论模型和收敛性的问题,就免疫算法中的一种克隆选择算法提出了该算法的收敛性分析。分析过程主要分为两步：首先利用马尔可夫链建立了这种克隆选择算法的马尔可夫模型,然后在此模型的基础上进一步分析了该算法的收敛性。分析结果从数学的角度证明了该算法是收敛的。为该算法进一步的完善、实用提供了一定的理论基础。     

改进的克隆选择算法在模糊规则发现中的应用

提出了利用改进的克隆选择算法发现模糊规则的方法。在该方法中，对规则的评价函数不仅包含规则本身的置信度和蕴涵隶属度等特性，也包含表明规则对规则集整体性能影响程度的量化特性，即一致性贡献和完备性贡献。将该方法用于发现股票20日移动平均线与历史量价之间的模糊规则的仿真试验收到了满意结果。     

一种基于接种疫苗的克隆选择算法?

对生物医学中的疫苗及接种疫苗技术进行抽象与建模,分别提出疫苗及相关概念、疫苗自动获取算法和接种疫苗算法。将上述算法与一般克隆选择算法结合,实现对其的改进。分析改进算法的计算效率和时间复杂度,改进后的克隆选择算法被用于模式识别。实验结果表明,基于接种疫苗的克隆选择算法能够加快收敛速度。     

采用GEP编码的克隆选择算法实现函数建模

克隆选择算法是通过选择优良个体并进行大量克隆,继而高频变异实现演化的.为选择优良个体,通常对种群按照个体的适应值进行排序.然而,GEP编码具有一个特点,即适应值相同的染色体,它们的编码不一定相同.如果按适应值进行排序时允许出现重复值,那么,当种群中出现多个相同的超级个体时,其将被超量克隆,使种群趋向单一.如果按适应值进行排序且不允许出现重复值,将会错失一些适应值相同但编码不同的优良个体,从而影响收敛速度.为保持种群的多样性,提高收敛速度,对克隆选择算法进行改进:选择若干个编码不同的优良个体进行克隆,即先对种群按照适应值进行降序排序;若适应值相同再比较其编码,相同编码的多个个体只保留一个.通过函数建模的若干实验表明,改进后的算法有较快的收敛速度.