改进的混沌否定选择算法

针对检测器集生成速率不高的问题,提出一种改进的混沌否定选择算法。由于Logistic映射折叠次数有限,采用自映射产生的混沌序列,改进混沌二值序列的产生方法。实验结果表明,该算法具有较好的混沌特性,能有效提高检测器集的生成速度,较好地覆盖检测空间,安全性较强。     

基于二维混沌映射的免疫算法研究

网络环境的不断变化和计算机病毒的不断变异,使得计算机病毒越来越难以防范和检测.针对当前计算机病毒检测过程中检测器的生成效率问题,提出了一种基于生物免疫机制和混沌理论的检测器生成算法.该算法利用改进的否定选择算法来提高有效检测器的生成效率,以及检测器的覆盖率.通过实验,表明该算法的性能得到有效地改善,大大减少了不可避免的...     

免疫进化否定选择算法

当训练样本分布密集交错时,传统的否定选择算法难以将检测器生成在正/反样本间的有效区域,导致检测器集合对这些样本的识别率降低,影响了算法性能。为使检测器能有效地识别分布密集交错的样本,本文提出了免疫进化否定选择算法（IENSA）。IENSA通过加入两个免疫进化过程,首先在样本分布密集的区域引导检测器在正/反样本之间有效地生成,然后在样本分布稀疏的区域对冗余检测器进行抑制。实验结果表明在二维人工数据集Rectangle与三维标准数据集Skin Segmentation上,相对于经典的RNSA与V-Detector算法,IENSA均能以较少的检测器而达到较高的检测率。     

一种采用边界检测器的实值否定选择算法

针对实值否定选择算法中由边界困境问题引发的在自体与非自体区域边界产生漏洞的现象,提出了一种采用边界检测器的实值否定选择算法.该算法在边界上生成具有一定侵略性的边界检测器,通过边界阚值控制的边界检测器不仅能够有效地减少边界上的漏洞,还能探明自体与非自体区域边界.使用人工数据和MIT Darpa 1998离线数据对算法进行了测试,结果表明尽管新方法具有较高的最小误报率,但在误报率相同的情况下,有更高的检测率.     

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。     

面向子空间的否定选择算法

传统的否定选择算法无法有效识别落入到低维子空间的样本,导致算法在高维空间检测性能不佳。为此,本文提出了面向子空间的否定选择算法（Subspace-oriented Real Negative Selection Algorithm, SONSA）。在训练常规检测器的基础上,SONSA将搜索样本分布较密度高的低维子空间以进一步训练面向子空间的检测器,从而提高算法对低维子空间内样本的识别能力。实验结果表明在标准数据集Haberman’s Survival（3维）与Breast Cancer Wisconsin (9维)上,相对于经典的V-Detector算法以及采用PCA降维的V-Detector算法,SONSA能在误报率相似的情况下显著地提高检测率。     

快速否定选择算法的研究与分析

人工免疫算法具有良好的特性,已被广泛应用于入侵检测、信息恢复、敷据挖掘等领域的研究中,否定选择算法是人工免疫算法中的典型算法,但存在重复检查、检测器查找效率低及逐位比较的时间和空间开销大等问题.我们分析否定选择算法中匹配算法的特点,设计自体、检测器和抗原中检测元素的转换算法,提取自体数、检测数和待检数,引入红黑树建立索引.设计基于红黑树的快速否定选择算法,避免反复提取子串和重复比较寻问题,提高检测效率,最后实现了快速否定选择算法的原型系统,测试、比较了否定选择算法和基于红黑树快速否定选择算法的检测效率,洲试结果表明使用基于红黑树快速否定选择算法检测抗原,能有效的减少比较次数,提高检测效率.     

一种基于混沌理论的改进否定选择算法

随着网络应用规模的不断扩大,网络安全隐患越来越突出地显现出来,生物免疫系统与木马检测系统在功能上有许多相似之处,具有高度并行性、自治性、动态特征和记忆性等特点。为了能准确、及时地检测出木马入侵,解决检测系统检测正确率低、漏报率高和缺乏检测未知木马等问题,人工免疫原理已被应用到木马检测的研究中。研究了免疫系统的混沌特性,运用混沌理论对否定选择算法进行改进。实验结果显示,该算法能有效提高系统动态学习能力,增强了系统的灵敏性。     

区域否定选择算法

否定选择算法将单个自体点和其邻近点作为自体区域训练检测器。研究了实值否定算法,定义了连续的自体区域,采用动态聚类法将自体样本点分类到自体区域,训练时根据自体区域半径和与自体区域重心之间的余弦距离做局部训练,并在自体区域内使用可变阈值检测器。实验证明当耐受自体点被当成一个整体使用时能提供更多的信息,可以探测出自体区域边界,使系统效率和检测率得到提高。     

改进的否定选择算法及其在入侵检测中的应用

否定选择算法(Negative Selection Algorithm,NSA)作为人工免疫系统的典型算法被广泛应用于入侵检测中.针对传统否定选择算法在处理入侵检测问题时出现的准确率低、误报率高以及检测器集合冗余度高等问题,提出了一种改进的否定选择算法并将其应用到入侵检测中.其主要思想是:首先通过密度峰值聚类算法对非自...     

一种检测器长度可变的非选择算法

检测器生成是非选择算法的关键步骤.已有检测器生成算法在生成检测器时存在"漏洞"区域和冗余检测器问题.提出了一种检测器长度可变的检测器生成算法,不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过相应的检测器优化算法减少冗余检测器,进而提高检测器生成效率和检测效率.对算法进行了分析和实验证明,结果表明,该算法比传统的非选择算法及r可变的非选择算法具有更好的性能.     

一种改进的实值负选择算法

通过分析已有实值负选择算法检测率不高的原因,提出一种通过鉴别边界自体样本的改进负选择算法,以提高对检测黑洞的覆盖事.给出算法的改进思想、具体实现过程及优势分析.采用人工合成数据集2DSyntheticData和实际Biomedical数据集对算法进行验证.实验结果表明,该算法检测率较高,所需的检测器数量较少,综合性能较...     

一种基于受体编辑的实值阴性选择算法

受生物免疫受体编辑理论的启发,提出了一种基于受体编辑的实值阴性选择算法RERNS(Receptor Editinginspired Real Negative Selection Algorithm).对于匹配自体的检测器,该算法采用定向受体编辑使之获得新生,而这些新生的检测器分布在自体与非自体的边界区域,从而增加了检测器的多样性,并改善了算法对边界区域的覆盖情况;对于不匹配自体的检测器,该算法采用识别相同最近自体的定向受体编辑,使检测器在包含原检测范围的情况下扩大了对非自体空间的覆盖.理论分析和实验验证表明,与实值阴性选择算法中具有代表性的RNS算法和V-detector算法相比,RERNS算法生成的未成熟检测器更少,且检测性能更好.     

一种r可变阴性选择算法及其仿真分析

论文首先简要介绍了人工免疫系统的基本概念,然后着重分析了人工免疫系统中的主要算法“阴性选择算法”,并提出一种r可变阴性选择算法．同传统的阴性选择算法相比,该算法大大减少了不可避免的“黑洞”数量．仿真结果表明：r可变阴性选择算法产生成熟检测器的迭代次数、黑洞数量均大幅下降,同时检测率有显著提高．     

一种基于多级否定选择的入侵检测器生成算法

文中给出一种改进的基于人工免疫入侵检测系统的否定选择算法。首先是用多级否定选择算法生成不同检测尺度的成熟检测器,然后为了模仿人体免疫系统中的第二次应答机制,引入了记忆检测器的概念及相应的算法,结合亲和力成熟与体细胞突变等方法,将成熟检测器提升为识别率极高的记忆检测器。     

基于阴性选择原则的Non-self探测器生成算法

基于免疫系统异己检测原理，深入进行了计算机免疫系统探测器生成算法的研究．首先，简要介绍了阴性选择算法，总结了相关的探测器生成算法；然后，基于阴性选择原则提出了两种探测器生成算法，即位变异算法(BMGDGA)和余数生长算法(AGDGA)．文中对两种算法在多种不同的数据集上进行了全面的验证和实验，并与穷尽式探测器生成算法进行了全面系统的比较．结果表明，两种探测器生成算法在综合性能上均优于穷尽式探测器生成算法．     

新的否定选择算法及其在疾病诊断中的应用

针对现有的否定选择算法存在检测率较低,检测器集合过大等问题,提出了一种结合非自体信息和二次移动的实值否定选择算法(NTMV-detector)。该算法基于训练集中的非自体和随机的方法生成候选检测器中心。二次移动的主要思路是:如果候选检测器中心与成熟检测器匹配,把它移出成熟检测器集;然后通过离候选检测器中心最近的两个自体来微调检测器的位置,确定检测器半径。实验证明,该方法可以有效地提高疾病诊断的诊断率,降低误诊率。     

基于阴性选择的网络蠕虫抑制模型

基于免疫系统的阴性选择机制,提出一种网络蠕虫抑制模型。通过主机的程序行为异常,检测蠕虫攻击并及时响应,允许主机进行大部分的正常网络通信,防止蠕虫通过主机继续传播。主机发出基于阴性选择过滤的网络服务请求,依据蠕虫的传播特征,网络主机之间相互协同,推断蠕虫所攻击的服务并进行限制。实验结果表明,该模型能有效检测并抑制传统蠕虫及拓扑蠕虫等传播隐秘的新型蠕虫。     

网络入侵检测系统中动态克隆选择算法的优化

文章首先对入侵检测的定义一些基本概念和原理进行了较为详细的介绍,然后通过对动态克隆选择算法进行的研究和分析,发现该算法在生成未成熟检测器过程中存在不足,对其采用了r连续匹配位反向变异方法。经过验证分析证实了改进后的算法的确加大了成熟检测器集覆盖的检测空间。