基于人工免疫的入侵檢測系統(tǒng)模型與算法研究.pdf

1、隨著Intemet的高速發(fā)展，人們的日常生活和網(wǎng)絡息息相關，網(wǎng)絡安全問題日顯突出。相對于靜態(tài)的、基于包過濾策略的防火墻技術，入侵檢測技術是一種動態(tài)的、以數(shù)據(jù)分析與處理為核心的網(wǎng)絡安全技術，其通過收集和分析計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中若干關鍵點的信息，檢查網(wǎng)絡系統(tǒng)中是否存在違反安全策略的行為。基于免疫學的入侵檢測則是近幾年入侵檢測研究領域中的熱點，其主要特點是利用生物體免疫系統(tǒng)的原理、規(guī)則和機制來實現(xiàn)對入侵行為的檢測和反應，以此構(gòu)建一個具有生物自然免

2、疫系統(tǒng)分布性、多樣性、自適應性、自動應答和自我修復特點的人工免疫計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)，使其具有檢測異?，F(xiàn)象、利用不完備信息進行檢測的能力。本論文在系統(tǒng)分析前人相應研究基礎上，主要完成了兩方面的工作：提出了一基于基因分類思想的人工免疫入侵檢測系統(tǒng)模型，并給出了模型的主要實現(xiàn)方法；將經(jīng)過模擬退火算法改進過的遺傳算法應用到模型系統(tǒng)基因庫的生成和進化中。 同自然免疫系統(tǒng)一樣，人工免疫入侵檢測系統(tǒng)的核心任務是區(qū)分“自我”及“非我”。“自我”是指

3、正常的網(wǎng)絡系統(tǒng)行為，而“非我”是指異常行為，且常表示為“基因”，入侵檢測系統(tǒng)則是通過由基因庫生成的檢測規(guī)則集來發(fā)現(xiàn)非己的網(wǎng)絡通信模式(在免疫理論中稱之為“負選擇算法或機制”)，所以基因庫的大小與有效性直接影響檢測系統(tǒng)的檢測性能與效率。本論文所提出的檢測系統(tǒng)模型，通過將基因庫進行有效分類——用戶類、系統(tǒng)類、進程類和網(wǎng)絡類，大大縮短了檢測算法的搜索時間，提供了檢測效率。模型的具體結(jié)構(gòu)組成包括四個主系統(tǒng)和若干檢測代理，四個主系統(tǒng)分別是用戶類，

4、系統(tǒng)類，進程類和網(wǎng)絡類基因庫的生成和進化系統(tǒng)。而檢測代理為執(zhí)行檢測任務的功能模塊，具有移動性和自適應性，由四個主系統(tǒng)分別獨立產(chǎn)生，具體形成過程為：首先在各自的基因庫通過隨機組合，形成未成熟的檢測代理，然后經(jīng)過負選擇得到成熟的檢測代理。本論文模型結(jié)構(gòu)描述中，還給出了由檢測代理構(gòu)成的檢測器的設計、結(jié)構(gòu)組成、生成算法與免疫匹配算法等。 由Holland創(chuàng)建的遺傳算法是一種群體進化概率搜索算法，種群多樣性和選擇性壓力的調(diào)和沖突是遺傳算法

5、在實際應用中面臨的主要問題，其直接影響遺傳算法的搜索效率和優(yōu)化效果。模擬退火算法是基于迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索算法，其出發(fā)點是物理晶體物質(zhì)的退火過程與一般組合問題具有相似性。本論文將模擬退火算法運用于檢測基因庫的遺傳算法進化操作中，有效地提高了基因庫的優(yōu)化收斂速度和全局最優(yōu)性，從而保證了基于基因庫的檢測系統(tǒng)的檢測性能，包括檢測效率與檢測率及對未知入侵模式的識別能力。論文所設計的matlab仿真實驗結(jié)果也證實了改進算法的可行性與有效