基于仿生算法的网络入侵检测系统研究

发布时间：2024-12-21 20:08

　　随着互联网的不断扩展和高速发展,网络环境变得越来越复杂,存在的风险也越来越大。因此,网络安全已经成为一个非常重要的问题。网络的缺陷可能会导致网络攻击,并影响用户的隐私。为了保障网络信息安全,网络入侵检测技术得到了广泛重视。网络入侵检测技术是利用入侵者留下的痕迹信息,如试图登录的失败记录等,有效地从外部或内部发现非法入侵。由于网络环境日渐复杂,传统的入侵检测方法运行速度较慢并且对未知网络攻击的识别能力较差,其无法有效解决现有的网络入侵问题。机器学习作为新一代的人工智能技术,能够针对大量的数据进行自主学习和训练,有望弥补传统方法的不足,为入侵检测带来新的发展和突破。另外,仿生算法作为一种模拟生物免疫系统防御行为的新兴技术,在计算机科学领域也受到了越来越多的关注。生物免疫是一种复杂的分布式信息处理学习系统,有较强的自适应性、多样性、学习、识别和记忆等特点。基于人工免疫系统的一些模型和仿生算法在实际应用中显示了优良的信息处理能力。人工免疫系统在入侵检测方面取得了一些成功,但人工免疫理论研究还不够成熟,部分提出的检测模型并没有使用实际的数据进行验证。在研究网络入侵检测技术的过程中存在数据量大、检测...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2–1基于机器学习入侵检测模型

基于机器学习的入侵检测系统模型如图2-1所示,首先在目标网络环境中采集数据集,对数据进行预处理,然后对数据集进行特征选择,接着利用机器学习模块中的学习器和分类器对数据进行分类,通过检测系统识别分类结果,最终由决策系统决定是否发生入侵并对目标网络或环境作出响应。机器学习方法能够对大....

图2–2人体免疫系统

人们根据生物免疫系统的特性提出了人工免疫系统,并应用于计算机网络安全领域。具有个体特异性(一种免疫细胞仅对特定的抗原起作用)和整体多样性(免疫系统几乎对所有抗原都能进行处理)的双重特点,具备学习、记忆、自我调整、模式识别和特征提取的能力。免疫系统的一大特点就是用有限的资源有效地应....

图2–3人工免疫算法流程

免疫学家提出了免疫识别模型(“自我”和“非我”)、克隆选择原理、免疫网络学说、危险理论和Cohen模型等来解释免疫学现象。常见的人工免疫算法可分为三种类型:(1)模仿免疫系统抗体/抗原识别机制,结合抗体的产生过程抽象出的免疫算法;(2)基于免疫系统与其他计算机智能思想融合产生的新....

图2–4免疫识别过程

否定选择算法源于生物免疫系统的特异性,模仿生物免疫系统胸腺T细胞生成时的“否定选择”过程。Forrest等人研究了一种检测变数据变化的否定选择算法,用于解决计算机安全领域的问题[25]。该算法使用免疫系统对异常变化进行监测,系统通过分清“自我”和“非我”的信息检测入侵的发生;随机....

本文编号：4018834