基于克隆智能體自學(xué)習(xí)的入侵檢測方法研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展改變了以單機(jī)為主的計(jì)算模式,但是,網(wǎng)絡(luò)入侵的風(fēng)險(xiǎn)性和機(jī)會也相應(yīng)地急劇增多,因此網(wǎng)絡(luò)安全成為一個(gè)十分重要而迫切的問題.網(wǎng)絡(luò)安全是一個(gè)包含內(nèi)容很廣泛的技術(shù)領(lǐng)域,在該領(lǐng)域中,最重要而且是最常用的有以下三個(gè)技術(shù)方面:防火墻技術(shù)、入侵檢測系統(tǒng)以及防病毒技術(shù).入侵檢測技術(shù)分為兩大類:誤用檢測(misuse detection)和異常檢測(anomaly detection).目前異常檢測還處于研究發(fā)展階段,是入侵檢測的研究熱點(diǎn)之

2、一.本文引入了一種機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)則的入侵檢測系統(tǒng)模型,此機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)則基于克隆智能體自學(xué)習(xí)算法搜索入侵檢測系統(tǒng)中的正常行為規(guī)則集,和傳統(tǒng)基于遺傳算法搜索規(guī)則集的入侵檢測系統(tǒng)相比,它提高了系統(tǒng)檢測率和誤警率,大大改善了入侵檢測系統(tǒng)的性能.它與基于遺傳算法搜索規(guī)則的比較有以下幾點(diǎn):1.由于遺傳算法搜索隨機(jī)性大,收斂速度慢且出現(xiàn)早熟現(xiàn)象,故而降低了用它產(chǎn)生分類規(guī)則的分類性能,導(dǎo)致檢測時(shí)的檢測率低且誤警率很高.2.另外,遺傳算法在編碼長度較長時(shí),搜索

3、空間擴(kuò)大,由此遺傳算法亦不宜于條件較長規(guī)則的搜索,不利于KDDCUP2000數(shù)據(jù)的規(guī)則學(xué)習(xí).3.本文基于克隆智能體自學(xué)習(xí)算法來搜索規(guī)則集,它較好的克服了遺傳算法搜索規(guī)則集以上存在的兩個(gè)問題.克隆智能體自學(xué)習(xí)算法是將免疫克隆算法和智能體自學(xué)習(xí)算法有機(jī)結(jié)合為一體的一種新智能算法.它的克隆智能體網(wǎng)格算子和智能體自學(xué)習(xí)算子充分發(fā)揮了高親和度抗體的進(jìn)化潛力,兼顧局部搜索和全局搜索,在克服了遺傳算法的早熟和收斂速度慢的問題上效果顯著.同時(shí)智能體自學(xué)