基于免疫危险理论的入侵检测系统设计

为了提高入侵检测系统识别入侵的能力,基于免疫危险理论设计了一个基于网络的入侵检测系统。论证了这种入侵检测系统具有更强的入侵识别能力、更好的健壮性和较低的误报率,是一种比较有效的入侵检测系统。     

基于危险理论的入侵检测系统的研究

入侵检测系统的首要功能就是能够区分正常行为和异常行为(活动)的不同.传统的基于自体-非自体思想的人工免疫系统存在许多弊端和错误,危险理论指出机体实际上更多关注有威胁的入侵,基于这种最新免疫理论,本文提出了一种入侵检测系统的模型.     

基于危险理论的网络入侵检测系统研究

由于现在网络攻击的复杂性和多样性,迫使网络入侵检测系统产品需要从一个简单机械的产品发展成为智能化的产品.基于人工免疫理论的入侵检测系统是一种根据自然免疫原理法则、具有智能的入侵检测系统.首先介绍入侵检测系统的发展情况,并针对当前入侵技术在检测入侵的不足,系统地介绍了生物免疫系统的组成、功能,以及免疫系统的两大理论自我/非我理论和危险理论的内容.从而根据免疫空间模型,提出了一种基于危险理论的免疫系统模型及算法,将其应用到网络入侵系统中,最后基于KDD-CUP99数据库的实验验证了系统的有效性.     

一种基于危险理论的入侵检测算法

分析了危险理论的基本机制,针对当前基于传统免疫学的入侵检测技术存在的不足,提出了一种基于危险理论的入侵检测算法模型。在该算法模型中,系统只对“危险”进行响应,提高了系统的检测效率,同时将系统资源情况作为判断“危险”的一个因素,有效的降低了误报率和漏报率。     

基于危险理论与数理统计的入侵检测模型

分析了危险理论的基本机制,针对处理危险信号的特点,提出了基于特征串HAMMING距离的数理统计匹配算法,并以该算法来优化协同信号的产生,以及操作抗原与抗体的匹配,最后给出了基于该算法的入侵检测模型。     

一种基于危险理论的双信号免疫入侵检测模型

为了克服传统的"自我—非我"模型的不足,设计了一种新的基于危险理论的双信号协同入侵检测模型。依据入侵检测系统与生物免疫机制的对应关系,详细分析了模型的组成模块及处理流程。引入细胞自动机思想,提供了一种危险感知的新思路。结合产生式规则推理技术,给出了一种有效的危险域的建立方法。系统只对"危险"进行响应,提高了系统的检测效率,同时,"危险"的识别建立在抗原识别信号和协同刺激信号双重作用的基础上,有效地降低了系统的误报率。     

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。     

基于危险理论的WSN入侵检测模型的研究

无线传感器网络的广泛应用对其安全性的要求日益提高,网络安全是WSN的基础技术,入侵检测是重要的网络安全技术。本文详细分析了无线传感器网络入侵检测的特点,提出了轻量级的基于危险理论的WSN入侵检测模型。阐述了模型的各个组件的实现过程,并分析了模型的特点。     

基于危险理论的多代理异常入侵检测研究

为了提高分布式网络中异常入侵检测的效率,在对危险理论和人工免疫技术的研究基础之上,提出了一种基于危险理论的多代理异常人侵检测模型,对模型架构和工作原理进行了详细的描述.模型分为三层,在识别"非我"之前,先对主机和网络资源实时监控并进行数据采集,利用云模型对危险进行判定,由危险信号激活免疫识别.该模型能根据定义的危险级别有效地识别出"有害的非我",保障系统的可用性,在一定程度上改善伪肯定和伪否定现象,提高检测系统性能.     

基于危险理论的入侵检测系统模型

针对传统免疫理论入侵检测技术的缺点，提出一个基于危险理论的入侵检测系统模型。系统主要检测网络数据包，在入侵发生的初始阶段实施响应，阻止入侵对系统的进一步损害；采用移动Agent技术实现分布式入侵检测，增强了系统的可扩充性，避免了单点失效。     

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。     

一种基于人工免疫原理的入侵检测系统模型

基于人工免疫学原理，设计了一个基于自然免疫和疫苗接种机制相结合的入侵检测系统模型以及相关算法，该算法充分考虑了数据包负载部分包含的入侵信息，并将疫苗接种机制引入入侵检测中，使入侵检测系统＋增强了对未知攻击的识别能力。同时，该方法的提出也给网络安全领域提供了一种新的研究思路。     

基于危险理论的人工免疫原理与应用*

侧重以危险理论的基本机制为线索,对危险理论的研究现状加以系统论述.首先以危险理论的免疫模型入手,归纳提炼出仿真机理并建立起隐喻算法;介绍其中具有代表性领域中的应用情况;最后对基于危险理论的人工免疫研究的下一步工作进行展望.     

基于危险模式的入侵检测免疫算法

阐述了危险模式理论的运行机理,针对目前基于传统免疫学的入侵检测算法中误报率较高的缺陷．提出了一种基于危险模式的入侵检测免疫算法模型,并通过实验证明了该算法的优越性。     

基于危险模式的入侵检测免疫算法

阐述了危险模式理论的运行机理,针对目前基于传统免疫学的入侵检测算法中误报率较高的缺陷,提出了一种基于危险模式的入侵检测免疫算法模型,并通过实验证明了该算法的优越性。     

基于危险理论的入侵检测系统误报率研究

入侵检测系统误报率高是一个普遍存在的问题.本文从概率论的角度出发,通过对入侵检测系统误报产生的原因进行分析,论证基于危险理论的入侵检测系统在保证检测率的同时,有效地降低入侵检测系统的误报率.     

基于人工免疫原理的入侵检测模型研究

本文在研究入侵检测技术和免疫学原理的基础上,分析了免疫系统的工作机理,将其和入侵检测系统的工作原理进行了详细比较,并在研究当前各种人工免疫算法的基础上,建立了一个新的基于人工免疫的入侵检测模型框架,实现了当前智能化入侵检测系统所要求的自学习、自适应、分布式和可扩展功能,具有一定的现实意义。     

基于人工免疫模型的网络入侵检测系统

首先介绍了入侵检测系统的两种体系结构,并分析了它们存在的问题。随后给出一种基于人工免疫模型的入侵检测方法。文章详细介绍了人工免疫模型的工作原理和结构框架,并且对它的系统特性进行了分析。