匹配预测在人工免疫入侵检测中的研究与应用

发布时间：2018-06-26 01:22

  本文选题：入侵检测 + 网络数据流局部性　； 参考：《计算机应用与软件》2013年07期

【摘要】：将人工免疫算法用于入侵检测,建立基于自体集的网络入侵检测系统,能有效检测出未知入侵方式,具有很好的适应性,但是仍存在辨别待检测模式速度过慢的问题。基于网络数据流的局部性,提出建立自体预测表记录当前成功与未知模式匹配过的自体的存储地址,通过优先匹配预测表中有记录的自体来节省冗余匹配次数提高检测系统的工作效率。通过分析和实验找出了预测表大小的最佳取值范围,并分析和证明了通过预测表匹配检测的效率要明显高于顺序匹配方法。
[Abstract]:The artificial immune algorithm is applied to intrusion detection, and a network intrusion detection system based on self-set is established. It can detect unknown intrusion mode effectively and has good adaptability, but it still has the problem of slow speed in identifying the mode to be detected. Based on the locality of the network data flow, an autologous prediction table is proposed to record the autologous storage addresses that have been successfully matched with the unknown patterns. The efficiency of the detection system can be improved by saving the number of redundant matches by using the self recorded in the preference-matching prediction table. The optimal range of prediction table size is found out by analysis and experiment, and the efficiency of prediction table matching detection is obviously higher than that of sequential matching method.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;茂名学院计算机与电子信息学院;
【基金】：广东省教育部产学研结合项目(2009B090300350)
【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：2068409