一种改进的基于否定选择的检测器生成算法研究

针对传统否定选择算法存在的问题,提出一种新的基于否定选择的检测器生成算法,通过使用模板来消除冗余的检测器,从而提高系统监测效率.实验表明,该算法能够尽可能多的覆盖"非我"空间,在性能上优于传统的否定算法,为进一步研究入侵检测系统提供了新的算法依据.     

混合匹配规则的否定选择算法

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析．实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率．     

用于异常检测的实值否定选择算法

针对已有实值否定选择算法检测器生成过程的不足,提出了一种优化的检测器生成算法。充分利用自体空间的分布,优化检测器生成的中心位置,扩大检测器的半径,尽可能生成覆盖范围大的检测器;使用覆盖率期望值作为算法结束的一个控制参数,有效地避免了冗余检测器的产生。建立了异常检测系统的形式化描述,定义了一个新的异常检测性能衡量指标——错误率。最后,通过人工合成数据集2DSyntheticData以及实际的Iris数据集及Bio-medical数据集对算法进行了验证。试验结果表明,相比V-detector算法,本文算法提高了检测率,降低了错误率,减少了所需检测器数量,整体检测性能较优。     

关于克隆选择算法优化检测器的研究

否定选择算法能降低入侵检测系统的误报率,但必须和其他免疫算法结合起来使用.本文提出了一种含有否定选择算子和遗传算子的克隆选择算法,通过克隆选择算法产生多样子代检测器,并且从中选择比其父代更优的检测器去取代父代检测器,这样一代一代循环,使检测系统具有更好的覆盖空间.实验表明,该算法在提高检测率,降低误报率方面是有效的.     

基于改进的可变半径检测器实值否定选择算法

在基于人工免疫的入侵检测研究领域,一般都是先随机产生字符串,然后应用否定选择来生成检测器．这种方法生成检测器的检测率低,而且生成的检测器集数目庞大．本文提出了一种改进的可变半径检测器的实值否定选择算法,由于非自体样本中存在着关于非自体空间的信息,通过应用非自体样本初始化基因库,采用基因库进化策略更新基因库,从而生成了更有效的检测器集．通过实验证明,该方法是有效的,在不影响误报率的情况下提高了检测率．     

一种新型检测器生成算法模型

介绍一种基于人工免疫原理的新型入侵检测模型.模型结合分布式思想和检测器生命周期的概念,实现了检测器动态更新;研究了否定选择算法模型中检测器集合的生成算法,对亲和力算法进行了改进;并对模型和算法性能进行了分析,实验结果表明:该模型可对未知入侵行为和已知入侵行为的变异进行有效的识别.     

一种新型入侵检测模型及其检测器生成算法

介绍了一种基于人工免疫原理的入侵检测模型,重点研究了否定选择算法模型中检测器集合的生成算法,提出了新的初始检测器的生成算法,并对算法性能进行了分析。结果表明:该算法模型可以对未知入侵行为和已知入侵行为的变异进行有效的识别。     

基于生物免疫原理的过滤器算法研究

从实际应用的角度,分析了负检测方法的局限性,针对网络入侵检测的效率问题,构建了一个具有动态自适应性的过滤器系统,对过滤器检测元的生成算法进行了深入的研究。根据正选择算法识别自我的独特性,借鉴动态科隆选择算法的思想,以正选择算法为核心并结合数据挖掘技术来确保检测器的生成效率及检测效率。     

应用改进的V-detector算法检测蠕虫

通过分析主机感染蠕虫后网络流量特性的变化，基于免疫系统的阴性选择机制，提出了一种蠕虫检测方法。首先改进了可变半径实值阴性选择算法V-detector，改进策略是在检测器生成过程中根据非自体空间的分布产生具有尽可能大覆盖范围的检测器。改进算法与原算法相比，所生成的检测器集合中检测器的数量大幅度下降，检测效率提高。应用改进的V-detector算法生成检测器集合监控主机的网络流量特性，以检测蠕虫攻击。实验结果表明，该方法能有效检测传统蠕虫及多维传播的多态蠕虫。     

云计算下手机人工免疫恶意代码检测模型

提出一种适用于云计算环境的基于人工免疫的手机恶意代码检测模型。提出扩展阴性选择算法,提取恶意代码的特征编码生成抗原,增加针对高亲和度检测器的克隆和变异算子,提高成熟检测器的生成效率,在特征检测和检测器生成阶段引入MapReduce并行处理机制,提高计算效率。仿真结果表明,检测模型对未知手机恶意代码具有较高的检测率和计算效率。     

一种基于模糊思想的变阈值免疫阴性选择算法

通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析，利用模糊思想，定义了模糊相似度，并在此基础上，提出了一种基于模糊思想的变阂值免疫阴性选择算法．该算法匹配阂值可变，采用调整匹配阈值的方法大幅降低黑洞数量；在满足一定模糊相似度的前提下，实现了带控制参数的模糊匹配，模糊程度可控．仿真结果表明，该算法生成的成熟检测器检测范围较大，空间覆盖率高，黑洞数量大幅下降，同时检测率有显著提高，算法具有较强的鲁棒性。     

一种基于阴性选择的免疫检测器生成算法

通过简单介绍计算机免疫系统的原理,并对传统阴性选择算法进行分析,针对其不足,提出了一种新的生成检测器的改进算法。对匹配规则的阈值可变,并引入了全局匹配和局部匹配的概念,提高了生成的检测器成为成熟检测器的概率。同传统的阴性选择算法相比,大大减少了不可避免的“黑洞”数量,提高了检测率。     

A negative selection algorithm with neighborhood representation

This paper proposes a negative selection with neighborhood representation named as neighborhood negative selection algorithm.This algorithm employs a new representation method which uses the fully adjacent but mutually disjoint neighborhoods to present the self samples and detectors.After normalizing the normal samples into neighborhood shape space,the algorithm uses a special matching rule similar as Hamming distance to train mature detectors at the training stage and detect anomaly at the detection stage.The neighborhood negative selection algorithm is tested using KDD CUP 1999 dataset.Experimental results show that the algorithm can prevent the negative effect of the dimension of shape space,and provide a more accuracy and stable detection performance.     

基于曲率的三角网格孔洞修补算法的研究

在逆向工程中,三角网格模型被广泛应用。但三角网格模型常常会存在一些孔洞,这些缺陷会影响许多后续操作,因此在应用前对这些孔洞进行修补是十分必要的。一种基于曲率的空间多边形孔洞修补的算法,每次寻找孔洞多边形中夹角最小的一对邻边,构造新的初始三角片,再根据新增点和其邻点的法矢调整新增点的位置,然后更新孔洞多边形,直至覆盖整个孔洞。最后再根据需要对所有新增顶点作一定的调整。对曲率变化较小的孔洞获得较好的修补结果。     

认知无线电快速控制信道选择算法

提出了快速控制信道选择算法用来提高控制信道的可靠性和有效性. 算法利用了信号收发和处理所产生的时延,实现了次用户间快速交换控制信息的目的;优化了频谱空洞选择过程,降低了控制信道占用的频谱空洞比例;通过临时借用业务信道所用频谱空洞抵抗主用户占用频谱空洞造成的控制信道中断. 理论推导和仿真验证结果证明了该算法在性能上的提升.      

具有疫苗算子的可变模糊匹配阴性选择算法

为了建立可变模糊匹配阴性选择免疫算法的特异性免疫应答,基于模糊思想并采用疫苗理论,在监测异常过程中提取疫苗,研究疫苗算子和正选择算子对算法性能的影响.仿真结果表明：疫苗算子增强了抗体库的记忆功能,使算法二次应答时间明显缩短,而正选择算子是完成这种功能的具体实施者.可变模糊匹配阴性选择免疫算法经改进设计后,具有较强的自学...     

人工免疫系统在计算机安全中的应用

主要介绍人工免疫系统计算机安全领域的研究现状，包括异常诊断、网络入侵检测和病毒检测三方面，首先介绍基于免疫系统阴性选择原理的阴性选择算法原理，不同研究人员对该算法进行了改进并应用于异常诊断和网络入侵检测系统中；然后总结基于阴性选择算法以及主体与免疫系统原理相结合的两种不同的计算机入侵检测系统的特点；最后对基于免疫识别原理的计算机病毒检测和消除系统进行归纳，指出人工免疫系统在计算机安全领域的发展方向。     

人工鱼群算法在孔群加工路径优化中的应用研究

将人工鱼群算法应用于孔群加工路径优化的研究,建立以最短加工路径为目标的路径优化数学模型,阐述算法实施的具体过程并进行算例分析。结果表明,该方法求最优解的性能优于Hopfield算法、进化蚁群算法、人工免疫算法以及改进的遗传算法,获得的最优路径可以节省71.47%的行走路程。     

Clone Selection Algorithm with Niching Strategy for Computer Immune System

A clone selection algorithm for computer immune system is presented. Clone selection principles in biological immune system are applied to the domain of computer virus detection. Based on the negative selection algorithm proposed by Stephanie Forrest, combining mutation operator in genetic algorithms and niching strategy in biology is adopted, the number of detectors is decreased effectively and the ability on self-nonself discrimination is improved. Simulation experiment shows that the algorithm is simple, practical and is adapted to the discrimination for long files.