兩種特征編碼在基于免疫學IDS中的研究.pdf

1、本課題以人工免疫系統(tǒng)為研究對象，探索具有可擴展性、具有一定通用性的人工免疫系統(tǒng)模型，并依托四川省科技廳應用基礎研究項目“智能入侵檢測系統(tǒng)的關鍵技術研究”開展研究工作。在討論免疫學基本原理的基礎上，重點對兩種特征編碼進行深入的比較，總結和分析了它們各自的特點，并利用數據融合的思想將兩者有機的結合起來，應用于入侵檢測系統(tǒng)。 首先分析、闡述了當前信息安全的危機、重要性及嚴峻性。討論了信息安全和入侵檢測系統(tǒng)的研究現狀和發(fā)展趨勢。現有的入

2、侵檢測系統(tǒng)由于缺乏智能性，不能自動適應網絡的變化，對新的、未知的入侵或非法訪問顯得力不從心。加上目前的網絡環(huán)境越來越復雜，網絡用戶成倍增長。因此要想建立一個成功的入侵檢測系統(tǒng)，要解決提高其智能化程度的問題，討論了如何才能讓入侵檢測系統(tǒng)具有自適應網絡變化，自我學習、自我更新等相關問題，從而提高入侵檢測系統(tǒng)的檢測率。 生物免疫系統(tǒng)(BIS)具有良好的多樣性，耐受性，免疫記憶，分布式并行處理，自組織，自學習，自適應和魯棒性等特點。BI

3、S的這些誘人的特性，引起國內外的普遍關注。近年來，由于計算機網絡安全問題與生物免疫系統(tǒng)所遇到的問題有著驚人的相似性，兩者都在不斷變化的環(huán)境中維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性，因此基于免疫原理的計算機安全問題解決方案倍受關注。 本文的創(chuàng)新性在于引入了數據融合的思想，將實值編碼與二進制編碼有機結合，建立了一種實值編碼的否定選擇算法機制，這個機制僅用正常樣本作為輸入，自動生成異常樣本。 在實驗部分，對實驗過程、實驗數據、算法參數對識別效能的影