基于動態(tài)克隆選擇的入侵檢測研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展，計算機和網(wǎng)絡已經滲透到社會生活的各個方面，隨之而來的網(wǎng)絡安全問題也越來越引起人們的關注和重視?；诿庖咴淼娜肭謾z測技術研究已成為繼神經網(wǎng)絡、進化計算后的又一研究熱點。 本文針對當前的入侵檢測技術不能有效檢測未知入侵的問題，通過深入研究免疫系統(tǒng)蘊含的各種信息處理機制后，借鑒免疫原理中的動態(tài)克隆選擇算法，構建了一個基于動態(tài)克隆選擇的入侵檢測模型。本文主要實現(xiàn)了模型的數(shù)據(jù)捕獲模塊和檢測模塊。

2、 首先，針對傳統(tǒng)方法存在的高丟包率的問題，通過簡化用戶緩沖區(qū)中數(shù)據(jù)包的處理方式，改進了數(shù)據(jù)捕獲模塊的捕包方法。測試結果表明，在高流量環(huán)境中，采用新的方法顯著降低了丟包率。 其次，通過對動態(tài)克隆選擇算法進行研究和分析，發(fā)現(xiàn)該算法為了滿足較高的檢測率，需要大量的協(xié)同刺激，降低了檢測性能。因此本文對動態(tài)克隆選擇算法進行了改進，提出了相應的算法，并將其應用在模型的檢測模塊當中。在新的算法中，成熟檢測器和記憶檢測器協(xié)同工作來檢測未