基于人工免疫的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、計算機網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展使人們面臨日益嚴峻的網(wǎng)絡(luò)安全問題，入侵檢測作為一種積極、有效的網(wǎng)絡(luò)安全手段，能夠有效彌補防火墻的缺點?；谌斯っ庖叩娜肭謾z測系統(tǒng)借鑒了生物免疫系統(tǒng)復雜的信息處理機制，成為入侵檢測領(lǐng)域的研究熱點。本文在研究學習了入侵檢測和人工免疫相關(guān)理論知識的基礎(chǔ)上，對動態(tài)克隆選擇算法在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應用進行了深入的研究。
　　 在動態(tài)克隆選擇算法中，經(jīng)過記憶檢測器和成熟檢測器檢測之后的剩余抗原被作為自體供未成熟檢測器耐受，

2、但是有效檢測器的覆蓋范圍是有限的，剩余抗原并非都是自體，有可能是未知的入侵類型。為了凈化自體集，減少系統(tǒng)漏洞，本文提出利用聚類分析對剩余抗原聚類，從小簇中發(fā)現(xiàn)隱藏的未知入侵，并從中提取入侵模式添加到記憶檢測器集合，減少系統(tǒng)漏洞的同時，加強了算法的學習能力。
　　 另外，傳統(tǒng)的隨機策略刪除冗余的記憶檢測器存在很大盲目性，本文提出與免疫網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合，刪除受激程度較小的冗余記憶檢測器，對記憶檢測器集合進行優(yōu)化，以提高檢測器的空間覆蓋范