基于生物免疫的入侵检测系统模型

本文将生物免疫机理引入到网络入侵检测技术中．构建了一个基于免疫代理的网络入侵检测模型。该模型系统具有准确性、实时性、高效性以及自适应性，能较好地解决入侵检测系统的分布性差、自适应性差、误报率高等问题。     

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。     

基于生物免疫原理的网络入侵检测研究

针对目前网络入侵检测系统普遍存在的误报、漏报及自适应差等问题,将生物免疫原理应用于网络入侵检测系统中,构建了一个新的基于生物免疫原理的网络入侵检测模型.介绍了生物免疫系统的原理,论述了生物免疫原理在网络入侵检测中的应用,详细阐述了该模型的工作原理及流程,并对该模型使用的否定选择算法和克隆选择算法进行了描述和分析.实验结果表明,该模型系统提高了入侵检测率,降低了虚警率,整体检测性能较好.     

免疫原理在入侵检测技术中的研究

分析了生物免疫系统的原理，并对基于免疫原理的入侵检测研究方法进行了介绍，特别介绍了用于检测元产生的否定选择算法和用于异常事件识别的相邻比特匹配规则。     

基于人工免疫的入侵检测系统

利用生物免疫系统具有自我检测的机理,将其应用于入侵检测系统,提出了基于免疫的入侵检测系统模型,并且对模型及相关的概念进行了形式化的定义,对否定选择进行了描述。实验表明该方法所得到的网络攻击曲线与实际攻击曲线具有高度的相似性,能够提高入侵检测的准确性。     

基于免疫的网络入侵检测技术研究

目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统（Artifial Immune System,AIS）正在兴起。人工免疫系统是借鉴和利用生物免疫系统（主要是人类的免疫系统）的各种原理、机制和特征而发展的各类信息处理技术、计算技术及其在工程和科学中应用而产生的各种智能系统的统称。生物免疫系统是一种复杂的分布式信息处理系统,具有免疫防护、免疫耐受、免疫记忆功能,且有较强的自适应性、自组织、多样性、学习、识别和记忆等特点,其特点及机理所包含的丰富思想为工程问题的解决提供了新的契机,引起了国内外研究人员的广泛兴趣,它的应用领域也逐渐扩展到模式识别、智能优化、数据挖掘、机器人学、自动控制和故障诊断等诸多领域。     

基于免疫学的网络入侵检测系统和相关算法设计

本文提出了一种新的基于检测代理的分布式网络免疫入侵检测模型。该模型采用了机体免疫系统中的三个主要的进化过程：否定选择。克隆选择和基因库进化。模型不仅在Agent服务器中生成并维持了一个实际的基因库。而且引入了虚拟基因库的概念，对被删除的记忆检测子进行超变异。生成新的非成熟检测子。该做法使得新的检测子能够从已有的检测结果中得到有用的反馈，从而在减少协同刺激的同时提高了检测正确率。文章还就该模型提出了相关算法并进行了描述。     

一种基于免疫机理的网络入侵检测模型

本文通过对生物免疫系统和网络入侵检测系统的类比,提出了一种新型的基于免疫机理的网络入侵检测模型,阐述了该模型的工作原理,并从分布性、可扩展性、健壮性和轻便性等方面对模型的性能作了详细分析.     

基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法

针对传统的否定选择算法中生成大量无效抗体,并且抗体之间缺乏多样性的问题,设计了基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法。将决策树和遗传算法引入传统的否定选择算法中,利用决策树计算抗原和抗体之间的亲和力,提出了新fitness的计算公式,并利用抗体浓度衡量抗体集的多样性,将低浓度抗体代替高浓度抗体,实现了抗体的多样性,确保了当抗体集的数量一定时尽可能覆盖最大的非自体集空间,以提高抗体集的性能。     

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。     

基于人工免疫的入侵检测系统负选择并行算法

基于人工免疫的入侵检测技术是网络安全的一个新兴研究领。运用人体免疫系统的出色功能,对负选择算法进行并行化设计,根据程序并行性的条件将串行的负选择算法中的任务进行划分,由多个处理机并行求解子任务,并将子解合并获得问题的解。分析表明,基于人工免疫的入侵检测系统负选择并行算法获得线性加速。     

人工免疫系统中反向选择算法的改进

将人工免疫系统运用到入侵检测系统中,近年来已经有了一定的发展。在这个领域中,如何培育出符合需求的免疫细胞,使能够较多地识别非我并较少地识别自我,尽可能地覆盖NONSELF空间,这就是如何培育更好的识别器的问题。反向选择算法是识别器的传统构造算法,该文针对反向选择算法的伪肯定率过高的问题,提出了改进算法,在入侵检测系统中达到的效果更好。     

一种基于免疫原理的动态入侵检测模型

根据生物免疫原理,提出了一个新的动态入侵检测模型,并对模型的体系结构作了详细的描述,包括自体的演化、动态耐受和动态免疫记忆过程的数学描述,同时提出基于LRU算法的记忆检测器动态降职机制。实验表明该模型具有更好的动态性和有效性。     

基于人工免疫的网络入侵检测模型的研究

针对现有的应用于网络入侵检测中的人工免疫系统存在的缺陷,在Kim小组的动态克隆选择算法的基础上,提出了改进的网络入侵检测模型.在该模型中,提出产生少量的自体模式类对正常访问数据进行处理,加快其访问速度;通过动态增减自体集合来适应网络环境的变化,并且解决传统AIS中自体集合庞大的问题;采用基于约束的检测器表示抗体,采取任意R位间隔匹配规则来判定抗体与抗原之间的匹配,使用分割算法来解决抗体与自体抗原的匹配情况.最后,对该模型进行了网络入侵检测仿真实验,并与相同实验条件下的动态克隆选择算法的实验结果进行了对比,验证了所提模型的有效性和可行性.     

一种基于混合免疫机制的入侵检测系统模型

分析了目前入侵检测系统的两种基本检测机制以及它们各自存在的问题，随后在借鉴人体免疫系统工作机制的基础上提出一种基于混合免疫的入侵检测系统模型HIMIDS．在该模型中，就传统的入侵检测系统难以克服的缺点一较高的误报率和漏报率问题给出了较为简单可行的解决方案．此模型已应用于作者开发的原型系统上，并且得到了良好的效果．     

基于遗传算法的免疫入侵检测分析引擎

分析了生物免疫病理转移造成的免疫入侵检测系统(IDS)的安全漏洞,将遗传算法应用于入侵检测分析引擎的研究与开发,结合生物免疫优良的隐喻机理设计了一类测度参数优化算法,提出一类混合入侵检测分析引擎。该方案发挥了遗传算法并行操作、全局寻优、自适应优化等特征,避免了免疫病理机制转移进入IDS造成的安全隐患以及现有入侵检测引擎虚警与误警率高的缺陷,增强了免疫IDS的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性。     

基于免疫的入侵检测系统研究

将生物免疫机制引入入侵检测系统，设计了一个基于免疫代理的入侵检测系统。系统探测和响应采用层次结构，各Agent既相互独立又相互协作，游走于各网络节点间，检测分布式的攻击。该文介绍了免疫算法的寻优机理，抗体扩增和抑制、记忆单元更新、亲和度和浓度计算等关键技术，确保了抗体的多样性，改善了未成熟性的收敛。     

基于免疫Agent的网络入侵检测模型

入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施,已成为计算机安全特别是网络安全领域的研究热点。基于免疫Agent的网络入侵检测模型是应用生物免疫代理原理构建,该模型具有很好的可扩充性,模型采用没有控制中心的并行ImA检测模式,且各自独立、相互协作并合作完成检测任务。与其它网络入侵检测模型相比,具有较强的伸缩性、自治性、健壮性和可扩展性等。     

基于人工免疫的网络入侵检测

文章根据生物免疫系统的原理、体系结构,进行了基于人工免疫的网络入侵检测的研究,以改进现有网络入侵检测系统的性能。