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1.
甘信丹 《电脑编程技巧与维护》2013,(18):84-85
借鉴生物免疫机理中B淋巴细胞和T淋巴细胞协同识别抗原的机制,提出了一种基于生物免疫原理的入侵检测模型,该模型由特征抽取模块、检测模块和报警模块组成,能够克服传统入侵检测模型低检测率、静态自体集,以及误报和漏报等情况的发生,提高了模型的准确率、适应性、动态性和多样性。实验结果表明,新模型具有更高的检测性能,能有效识别未知入侵行为,具有较高的实用价值。 相似文献
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根据生物免疫系统原理,将其应用于入侵检测系统中,提出了一种新的入侵检测模型。详细描述了该模型的体系结构。该模型具有分布性、自适应性和轻负荷性等特性。建立了由记忆细胞,成熟细胞,表成熟细胞集合构成的入侵检测模型,该模型分为记忆细胞检测模块,成熟细胞检测模块,未成熟细胞检测模块和协同刺激模块,并对各模块的设计实现进行了详细的阐述。 相似文献
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李小敏 《计算机光盘软件与应用》2015,(1):195-196,198
面对当前愈发重要的信息安全形势,入侵检测系统作为保护计算机网络安全的关键技术,长期以来都是当前网络安全领域内的研究热点。入侵检测也被看作是计算机防火墙后的第二道安全闸门,能够在不影响网络使用性能的前提下对网络安全进行监督,对网络系统的安全性提供保障。粗糙集作为一种新的处理模糊性和不确定性信息的数学工具,并且不依靠先验信息即可进行处理。因此为了克服入侵检测系统在先验知识较少情况下效果不理想的问题,将粗糙集引入入侵检测方法中来,提出基于粗糙集理论的入侵检测模型,利用粗糙集去除冗余信息,提高系统工作效率和产生入侵规则。在KDD Cup99数据集上的实验结果表明,该模型在查中率和查错率上都能取得较好的效果。 相似文献
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入侵检测系统作为保护网络系统安全的关键技术和重要手段,已经成为当前网络安全研究方面的热点。粗糙集作为一种新兴的处理模糊和不确定性知识的数学工具,将其应用在入侵检测中具有重要的现实意义。 相似文献
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;入侵检测系统(简称"IDS")是一种对网络传输进行即时监视,在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备.它与其他网络安全设备的不同之处便在于,IDS是一种积极主动的安全防护技术.生物免疫系统是机体保护自身的一种防御性结构,入侵检测系统与生物免疫系统有着许多相似之处.本文在简要介绍免疫机理在入侵检测研究现状的基础上,着重探讨一种针对当前计算机及其网络运行的人工免疫系统(artificial immune system,AIS)的理论模型,以及一种基于免疫机理的入侵检测系统的多子系统、多代理的体系结构. 相似文献
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基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型。首先将粗糙集作为前置处理系统对属性进行约简,再根据粗糙集处理后的学习样本集,构建LVQ神经网络结构,实现对入侵进行检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。 相似文献
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基于粗糙集-神经网络的入侵检测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
彭宏 《计算机工程与应用》2004,40(20):143-145
提出了一种融合粗糙集与神经网络的入侵检测方法。首先用粗糙集约简属性、简化神经网络设计,然后通过神经网络进行入侵检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。 相似文献
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基于粗糙集的入侵检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了改善入侵检测系统的性能,常采用特征提取的方法精简初始数据,以减轻系统的处理负荷,提高检测速度。本文首先采用粗糙集理论对入侵检测系统进行了形式化描述,以信息熵作为测度对连续数值属性进行离散化,使用知识约简对入侵检测的属性特征进行提取,通过信息增益控制属性特征的约简过程,有效剔除了冗余特征,减少了系统的处理负荷,提高了系统的检测时效。实验证实所提出的方法使系统对于PROBING、DoS等典型攻击的训练时间分别缩短2.8和3.2倍,而检测速度分别提高3.3和3.8倍。 相似文献
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基于粗糙集理论的网络入侵检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于粗糙集理论的网络入侵检测方法,应用混合遗传算法求解粗糙集的约简,减少了计算时间。实验结果表明,该方法对DoS和Probe攻击具有很高的检测率和较低的误检率,并且对U2R和R2L攻击也有较好的检测率。 相似文献
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本文采用不同长度的滑窗对系统调用进程生成短序列,并利用基于元信息的粗糙集方法提取最小的入侵检测规则,从而实现入侵检测。分析了在含有默认规则的检测方法下,滑窗长度和平均检测率以及规则数目之间的变化,实验结果表明该方法具有较高的平均检测率和检测速度。 相似文献
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针对目前实时入侵检测系统所处理的网络数据具有的非线性和高维的特点,提出基于粗糙集理论的进化神经网络入侵检测方法。对网络中截获的数据,利用粗糙集属性约简方法对其属性集进行约简,得到影响分类精度的重要属性。把约简后形成的训练样本进行数值化和归一化处理,作为神经网络的输入数据,再利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优的特点,优化神经网络权值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法学习速度快,有效提高了入侵检测系统的检测效率。 相似文献
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韦良 《数字社区&智能家居》2008,(10):172-174
粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性、处理不完备知识的数学工具,目前被广泛应用于人工智能、模式识别、机器学习、决策支持和数据挖掘等领域。该文通过介绍粗糙集理论及特点,叙述了粗糙集理论在各领域的应用发展情况,并且展望了其未来发展趋势。 相似文献
19.
WEI Liang 《数字社区&智能家居》2008,(28)
粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性、处理不完备知识的数学工具,目前被广泛应用于人工智能、模式识别、机器学习、决策支持和数据挖掘等领域。该文通过介绍粗糙集理论及特点,叙述了粗糙集理论在各领域的应用发展情况,并且展望了其未来发展趋势。 相似文献