基于人工免疫的入侵检测算法研究

发布时间：2017-10-14 12:11

  本文关键词：基于人工免疫的入侵检测算法研究

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【摘要】：人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)是借鉴生物免疫系统的诸多特性,如分布式检测、自适应性、多样性、记忆性等,用来解决网络安全中所遇到的问题的一门新兴学科。其中,阴性选择算法是根据生物免疫系统中的阴性选择(又称否定选择)机制发展起来的仿生物学算法,与克隆选择算法和网络免疫算法同为人工免疫系统的核心算法。目前,阴性选择算法广泛应用于模式识别、病毒检测、网络入侵检测等具体的工程应用之中。 本文主要对其中的阴性选择算法进行了研究,对于现有算法中采用的r-位连续匹配规则造成的有效检测器集较大以及出现的“黑洞”问题提出了改进,并对改进后算法的相关参数以及系统性能进行了分析和仿真实验验证。 本文的研究工作主要包括以下几个方面： 1.详细地研究了现有的Forrest阴性选择算法,分析了其中各个参数对算法的影响,进行了相关的实验验证,并指出原来算法中需要改进的地方。 2.针对现有阴性选择算法中的不足之处,提出了一种r-可变的匹配规则,并在算法中运用了模糊思想。改进后的算法通过不断地改变匹配阈值来获得最终有效的检测器集,简化了检测器集的大小,提高了检测效率,同时,大大减少了传统阴性选择算法中“黑洞”的数量。 3.对改进后的算法进行了分析,并做了仿真实验。通过与现有阴性选择算法的对比,表明确实取得了较大的成果。
【关键词】：免疫原理 阴性选择 匹配规则 黑洞
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 引言6-10
• 1.1 研究目的与意义6-7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 主要研究内容8-9
• 1.4 论文的组织结构9-10
• 第二章 免疫系统概述10-18
• 2.1 生物免疫系统10-14
• 2.1.1 免疫系统的组成10-12
• 2.1.2 免疫运行机制12-14
• 2.2 免疫系统的主要特性14-15
• 2.3 阴性选择过程15-16
• 2.4 免疫系统二进制模型16-18
• 第三章 人工免疫算法研究与分析18-34
• 3.1 人工免疫相关算法18-23
• 3.1.1 阴性选择算法18-20
• 3.1.2 克隆选择算法20-21
• 3.1.3 免疫网络算法21-23
• 3.2 Forrest阴性选择算法分析23-32
• 3.2.1 匹配规则分析23-25
• 3.2.2 建立二进制数学模型25-28
• 3.2.3 实验验证28-30
• 3.2.4 实验结果与理论结果的对比总结30-32
• 3.3 存在的问题32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第四章 改进的阴性选择算法34-41
• 4.1 算法思想34-35
• 4.2 相关定义35-36
• 4.3 模糊匹配实现方法36-37
• 4.4 改进算法的描述37-39
• 4.5 本章总结39-41
• 第五章 仿真实验及结果分析41-50
• 5.1 r-可变规则下的匹配概率41
• 5.2 不同匹配阈值下的检测器41-43
• 5.3 检测率与覆盖空间43-45
• 5.4 检测日志文件和病毒45-46
• 5.5 “黑洞”的检测与分析46-49
• 5.6 本章小结49-50
• 第六章 总结与展望50-51
• 参考文献51-54
• 攻读硕士学位期间的研究成果54-55
• 致谢55-56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 张四海,曹先彬,王煦法;基于免疫识别的免疫算法[J];电子学报;2002年12期

2 何珍梅;徐雪松;;人工免疫系统研究综述[J];华东交通大学学报;2007年04期

3 许春;李涛;刘孙俊;杨频;刘念;张建华;;一种改进的动态克隆选择免疫算法在入侵检测中的应用研究[J];空军工程大学学报(自然科学版);2006年03期

4 张剑,何华灿,赵敏;免疫计算中最小有效检测器集分析[J];计算机工程与应用;2004年19期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 郭春阳;基于人工免疫的入侵检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年

2 曲波;基于克隆选择计算的入侵检测方法研究[D];西安电子科技大学;2005年

3 蔡志平;计算机病毒检测技术研究与实现[D];国防科学技术大学;2001年

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本文编号：1030971