基于否定選擇算法的異常檢測模型研究.pdf

1、借鑒生物免疫系統(tǒng)的免疫原理解決網(wǎng)絡(luò)安全問題已引起計算機安全研究人員的高度重視，尤其是基于人工免疫的異常檢測方面已成為一個熱門的研究方向。 本文在研究人工免疫基本理論和原理的基礎(chǔ)上，提出了基于改進否定選擇算法的異常檢測模型。 首先，本文分析了當(dāng)前安全技術(shù)和安全系統(tǒng)理論，對入侵檢測技術(shù)的研究歷史與現(xiàn)狀進行了綜述，詳細分析了目前已有入侵檢測方法的不足，并指出了入侵檢測的研究方向。 其次，本文研究了人工免疫學(xué)否定選擇算法

2、，理論分析了該算法的檢測能力，指出了該算法存在的兩類黑洞：限長漏洞和交叉漏洞，并對黑洞產(chǎn)生的原因、如何減少黑洞數(shù)目等問題做了分析探討。對r—連續(xù)位匹配規(guī)則和r—字符塊匹配規(guī)則進行了比較分析，指出了r—字符塊匹配規(guī)則彌補了r—連續(xù)位匹配規(guī)則所產(chǎn)生的限長漏洞問題。為了提高檢測的準(zhǔn)確性，本文給出了B、T雙檢測器協(xié)同識別方法。 最后，本文對黑洞問題和基于改進否定選擇算法的異常檢測模型進行了仿真實驗，實驗結(jié)果表明該異常檢測模型具有較高的檢