一种改进免疫算法的入侵检测设计

发布时间：2017-10-14 22:05

  本文关键词：一种改进免疫算法的入侵检测设计

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【摘要】：为提高入侵检测的检测效率和降低误报率,在多种群免疫算法和克隆选择算法的基础上,提出多种群克隆选择算法.针对该算法改进了匹配规则,并且采用KDDCUP99数据集的10%抽样数据进行仿真实验.该数据集每条记录有固定的41个属性,选取基于单个传输控制协议连接基本特征的9个属性进行研究.根据数据集的特点,结合多种群克隆选择算法,把经过编码、去重的4种攻击类型数据作为多种群克隆选择算法的初始种群进行免疫操作,输出最优群体.根据正常数据远大于异常数据的原则,混合4种攻击类型的测试数据集通过自体集进行过滤,过滤后的数据与最优群体进行匹配.实验结果表明,其能够有效识别异常数据.经过对比分析可得,多种群克隆选择算法和改进的匹配规则能够提高入侵检测的检测率.
【作者单位】： 华北理工大学信息工程学院;
【关键词】： 入侵检测 免疫系统 多种群克隆选择算法 匹配 属性
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(F2014209108) 河北省科技计划资助项目(13210706)
【分类号】：TP18;TP393.08
【正文快照】： 人工免疫系统是模仿生物免疫系统建立起来的多智能系统.生物免疫系统是一个健壮的、复杂的、保护身体免受外来病原体入侵的自适应系统,它将身体内的所有细胞(或分子)区分为自我或异我物质[1].人工免疫系统继承了生物免疫系统的这些特征,来解决许多计算机安全面临的问题[2].人

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本文编号：1033418