基于克隆选择聚类的入侵检测

提出基于克隆选择的模糊聚类算法，将该聚类算法用于网络入侵检测。针对入侵数据的混合属性改进距离测度的计算方法，实现了对大规模混合属性原始数据的异常检测，并能有效检测到未知攻击。在KDDCUP99数据集中进行了对比仿真实验，实验结果表明算法对已知攻击和未知攻击的检测率以及算法的误誊率都是理想的。     

基于免疫原理的入侵检测系统研究

生物免疫系统能够使自身主动地抵御外来病毒的攻击，它在生物体内的作用与计算机领域的安全系统非常相似。这里借鉴生物免疫原理，设计了一个计算机入侵检测系统，使计算机系统能够主动的防御外来攻击，并在可靠的安全环境中工作。     

基于人工免疫分类器的入侵检测方法

针对入侵检测系统准确率不高和难以检测未知攻击的缺点,将有限资源人工免疫分类器模型算法AIRS应用于入侵检测系统。首先从KDD CUP 99数据集中选取出部分正常数据和攻击数据,对AIRS算法进行训练。然后根据训练得到的模型,对包含已知攻击和未知攻击的不同异常类比的数据集进行测试。实验结果表明:AIRS算法对已知攻击的检测率大大提高,对未知攻击的识别率也有很大的提高。     

基于差分进化的输油管道泄漏定位方法

提出了一种基于差分进化诊断输油管道泄漏的方法。该方法包括分别采集实时输油管道上游、下游压力、温度、流量值,根据流体在管道中的流动方程,采用差分进化算法辨识出流体沿管道的压力值,通过判断辨识出的压力值与实时采集的实际数值的差是否超过设定阈值检测管道泄漏,再用定位方法确定泄漏位置。该方法的优点在于简单实用,提高了定位精度,对小泄漏量仍能进行诊断。     

免疫算法在基于数据挖掘的入侵检测系统中的应用

人工免疫系统作为计算智能研究的新领域，提供了一种强大的信息处理和问题求解范式。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统研究中的基本结构和相关应用，深入讨论了入侵检测系统的自适应问题，并应用基于人工免疫学的动态克隆选择算法给出了相应的解决方法。     

基于人工免疫原理的入侵检测系统

文章针对前人的免疫IDS模型，改进了动态克隆选择算法与基因库相结合的入侵检测方法。设计了一种self集的确定方法，采用分段匹配的方法，利用人体免疫细胞抗体生成的机制将细胞分为记忆细胞、成熟细胞和未成熟细胞，改进了基于基因库进化、高突变与否定选择相结合的成熟检测器生成算法。     

基于计算机免疫的Multi-agent入侵检测系统

传统入侵检测系统的能力在迅猛发展的互联网面前日显薄弱。本文探讨了将计算机免疫技术、Multi—agent技术引入到传统入侵检测系统中，构建一个基于计算机免疫的Multi—agent入侵检测系统。该系统与传统系统相比具有灵活性、分布式、智能化等特点，能全面、深入的实现入侵的检测和防御。     

基于免疫算法的入侵检测系统特征选择

入侵检测系统中的特征选择是一个组合优化问题。为了有效地进行特征选择，提出一种结合进化思想的免疫算法。算法中的免疫记忆单元确保了快速收敛于全局最优解，算法中的均匀交叉操作则体现了进化的思想。提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型．该模型具有多分类．易于更新系统使其快速适应新型入侵的特点。在KDDCUP’99上的实验表明该算法是有效的。     

基于免疫的多Agent入侵检测系统

将生物免疫系统的原理引入到入侵检测系统中，构建了一个基于免疫的多Agent入侵检测系统。组成该系统的Agent在网络的各个节点间流动．实时监测网络状况，同时Agent能够互相识别各自的行为并能根据潜在的策略采取适当的反应。与其它的入侵监测系统相比该系统增加了层次性、分布性、可适应性、健壮性、自制性等特点。     

动态克隆选择的成熟检测器进化算法

基于扩展的动态克隆选择的入侵检测模型,在动态克隆中引入小生境技术对成熟检测器进行进化,以增加检测器的有效性和多样性。实验结果表明,引入小生境技术的动态克隆选择算法能够较准确地检测出已知和未知的入侵行为。     

基于免疫原理的网络入侵检测

在入侵检测系统中引入生物免疫原理,建立一种基于免疫原理的入侵检测模型.在模型构建中,给出了抗体库的构建方法,并提出了出现新抗原后抗体库的更新方法以及抗体的变异策略;在对异常数据进行检测时,给出了亲和力瞬时值和综合值的计算方法;在对异常行为进行检测时,采用了成熟检测器进行异常行为的检测策略.该模型可以应用到大型网络的入侵检测,可提高检测的速度和准确性,具有较可靠的结果.     

An Intrusion Detection System Model Based on Immune Principle and Performance Analysis

1　Introduction　 With the rapid development of Internet, network securityhas gotten the increasing focus of government, enterprise,even the individuals. But with the continuously spread ofnetwork application, attacks and destroys aiming at it in crease steadily also. Intrusion detection is a kind of networksecurity technique to detect any damage or attempt to tamperthe secrecy, integrality and usability of system. IntrusionDetection System (IDS) is an automated system for t…     

基于免疫机理的自适应入侵检测系统模型

针对当前入侵检测系统存在的问题采用了一种基于生物免疫机制的自适应入侵检测系统模型,该系统结合了异常检测和误用检测的优点,不仅可以依据现有的规则进行检测,还可以自适应在线升级自身的抗体规则,从而提高了系统抵御新型攻击的能力和自适应性。     

免疫机制在网络入侵检测系统中的应用

在对现有的入侵检测系统和生物免疫系统进行研究的基础上,对基于免疫的入侵检测模型进行了探讨,得出改进现有入侵检测系统的方法,将生物免疫系统的原理、结构和算法,应用于网络入侵检测系统的设计与实现.     

网络入侵检测技术研究

对入侵检测作较全面的综述性介绍，首先从入侵、入侵检测的概念出发，接着介绍入侵检测的分类和入侵检测系统的模型，最入对入侵检测的各种方法进行简要分析。     

基于粒子群优化和免疫Agent的入侵检测算法研究

为解决传统入侵检测系统检测速度慢和误检率高的问题,结合量子粒子群优化算法、免疫原理和移动A-gent技术,提出了基于粒子群优化算法和免疫Agent的入侵检测模型.介绍了系统模型与体系结构,并对系统性能进行仿真实验.实验结果对比表明,系统能提高传统入侵检测系统的检测速度和降低误检率.     

基于感知哈希矩阵的最近邻入侵检测算法

针对目前入侵检测效率不高的问题,本文提出一种基于感知哈希矩阵的最近邻入侵检测算法.首先计算训练集中入侵检测对象的感知哈希描述子,并将感知哈希描述子拼接成感知哈希矩阵;然后利用设计好的量化函数对矩阵中的哈希描述子进行量化,并按照感知哈希的性质对矩阵进行约简和调整;在入侵检测阶段用该矩阵快速定位与待检测对象最相近的K个样本,利用K近邻的投票原则完成入侵检测任务.通过理论分析及在KDDCUP99数据集上的相关实验验证了该方法以O（n）的时间复杂度来快速定位最近邻的K个样本,在保持高检测率的同时降低了存储和计算方面的开销,从而更加有效的保护网络环境.     

基于克隆算法的彩色图像边缘检测新算法

在图像边缘检测中,如何使得到的边缘图像有更好的边缘连续性和更少的过检测点,是图像边缘检测中的一个难点问题.本文初步分析了克隆技术,建议了一种克隆算法,将它用于彩色图像边缘检测,并联合使用边缘连接算法,给出一种彩色图像边缘提取的新方法.仿真结果同Canny算子检测的边缘图像进行比较,证明本文算法检测出的边缘图像具有更好的边缘连续性和少的过检测点.