一种检测器的标识学习和优化算法

发布时间：2018-04-27 03:43

  本文选题：入侵检测 + 人工免疫　； 参考：《微电子学与计算机》2013年08期

【摘要】：为了检测出入侵检测中异常数据的类型以及解决成熟检测器的聚类问题,提出一种检测器的标识学习和优化算法.该算法首先对初始化的成熟检测器,以每个非己抗原为中心进行聚类学习,得到每个类内检测器的标识,用以识别异常数据的类型;然后在经过N代之后,对成熟检测器集中的重叠检测器进行变异和删除操作,来提高在非己空间的覆盖率.实验结果表明,该算法在提高检测器性能的同时,能够检测出异常数据的类型.
[Abstract]:In order to detect the types of abnormal data in intrusion detection and solve the clustering problem of mature detectors, a detector identification learning and optimization algorithm is proposed. In this algorithm, the initialized mature detector is firstly clustered around each non-hexane antigen, and the identification of the detector in each class is obtained to identify the type of abnormal data, and then after N generation, The overlapped detector in mature detector set is mutated and deleted to improve the coverage in non-self-space. The experimental results show that the algorithm can detect the type of abnormal data while improving the performance of the detector.
【作者单位】： 河北工程大学信息与电气工程学院;
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1809053