基于DCA的免疫入侵检测技术研究

发布时间：2017-04-26 19:19

  本文关键词：基于DCA的免疫入侵检测技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当代世界，伴随着各种网络技术发展迅速，网络安全问题也越来越突出，入侵检测的难度也随之增大。已有的传统入侵检测技术如防火墙，由于其对抗入侵的简单性和对复杂网络攻击的无耐性，正在逐渐淡出人们的视野。基于免疫的入侵检测是一种新的形式，在自适应、自组织和分布性等特性方面有着独特的优势，弥补了传统检测技术的缺陷。因此，现代的许多专家学者逐渐趋于关注基于人工免疫的入侵检测技术。 启发于生物免疫系统的人工免疫系统，通过对生物免疫系统进行模拟仿真，已经成功地应用到了很多方面。免疫入侵检测系统是基于传统的人工免疫理论设计的，还有一些复杂的问题无法解释，随着生物学研究的深入，全新的免疫学理论-危险理论应运而生，人工免疫系统也因此分为先天性免疫与自适应免疫。研究发现在免疫系统中有一种树突状细胞，其较强的抗原提呈能力收到了关注，并由此提出树突状细胞算法（Dendritic Cell Algorithm，DCA），本文在此基础上作了一些研究工作。 首先，深入地研究了树突状细胞算法的原理及流程，针对原算法中，对抗原进行分类的实现上，存在对不确定成分的分类模糊的问题，之后对分类方法进行了细致的分析研究，最终发现证据理论是解决不确定分类的有效方法，提出了基于证据理论的树突状细胞算法。选择将证据理论加入到算法中，理论分析可知改进后的树突状细胞算法具有很高的实时异常检测能力。 其次，本文提出了一种混合的新型入侵检测模型。在该模型中，，对原有的树突状细胞算法进行了改进，明确了各个步骤方法的用途，使系统达到“局部”最优，进而达到整体最优。模型介绍了网络入侵检测模型的基本原理，并对其各个模块的实施细节做了阐明，最后通过数据集kddcup99使用DCA、SVM和改进的树突状细胞算法对模型做了实验测试，实验结果表明，误报率得到了改善，检测率和检测精度也相应的提升了。
【关键词】：入侵检测 人工免疫 树突状细胞算法 证据理论
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 国外研究现状11-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 课题研究的主要内容14-16
• 1.3.1 课题来源14
• 1.3.2 课题内容14
• 1.3.3 论文的组织结构14-16
• 第2章 生物免疫基本理论16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 生物免疫系统16-19
• 2.2.1 免疫系统概述16-18
• 2.2.2 免疫机制18-19
• 2.3 免疫系统的特点19
• 2.4 人工免疫系统19-23
• 2.4.1 人工免疫概述19-20
• 2.4.2 免疫算法20-23
• 2.5 免疫危险理论23-24
• 2.6 生物免疫与入侵检测的相似性24-26
• 2.7 本章小结26-27
• 第3章 基于证据理论的树突状细胞算法研究27-37
• 3.1 引言27
• 3.2 树突状细胞介绍27-29
• 3.3 DCA 分析29-31
• 3.4 基于证据理论的树突状细胞算法31-36
• 3.4.1 证据理论的基本原理31-33
• 3.4.2 构造 mass 函数33-34
• 3.4.3 权重的确定34-36
• 3.5 算法分析36
• 3.6 本章小结36-37
• 第4章 基于 DCA 的混合入侵检测模型37-44
• 4.1 支持向量机 SVM 介绍37-38
• 4.2 综合分析38-39
• 4.3 混合入侵检测系统模型设计39-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第5章 实验仿真与分析44-51
• 5.1 Kddcup99 数据集44-46
• 5.2 数据集预处理46-47
• 5.3 实验结果47-50
• 5.4 本章总结50-51
• 结论51-52
• 参考文献52-57
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文57-58
• 致谢58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 袁嵩;陈启卷;;用于实时异常检测的树突状细胞算法[J];计算机工程与设计;2013年01期

2 张瑞;高红;张立伟;;一类新的支持向量机核函数——埃尔米特核函数[J];山西大学学报(自然科学版);2012年01期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 袁嵩;树突状细胞算法研究及在监控系统入侵检测中的应用[D];武汉大学;2013年

  本文关键词：基于DCA的免疫入侵检测技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：329081