基于树突状细胞理论的入侵检测模型研究

发布时间：2017-12-10 18:01

  本文关键词：基于树突状细胞理论的入侵检测模型研究

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【摘要】：人工免疫入侵检测是当前主流的入侵检测技术之一,而危险理论中树突状细胞入侵检测方法是人工免疫研究的最新成果。建立危险理论树突状细胞入侵检测模型的关键是要解决危险信号的定义和表示,文章在免疫危险理论和树突状细胞理论基础上,使用多分类器算法动态提取危险信号,设计MC-DCA入侵检测模型,以提高抗原提呈、抗体识别的效率;并使用KDD CUP 99常用网络入侵检测数据,对构建的MC-DCA入侵检测仿真模型和传统AIS模型、DT模型进行对比和仿真实验,实验结果表明MC-DCA有更好的入侵检测识别能力。
【作者单位】： 玉林师范学院计算机科学与工程学院;
【基金】：广西自然科学基金面上资助项目(2013GXNSFAA019337);广西自然科学基金青年基金资助项目(桂科青0832101) 玉林师范学院专项研究基金资助项目(2012YJZX04)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言基于“自我-非我”模型的免疫入侵检测系统可以报警任何攻击行为,对某些非入侵性质的误用行为也会发出警报信息,这导致系统中将产生海量报警信息,反而忽略真正对系统产生危害的入侵攻击行为。因此,在免疫入侵检测模型中需要解决如下关键问题:中央服务器数据量过大,如何

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1275359