實(shí)值負(fù)選擇算法的研究和改進(jìn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,人類社會對信息的依賴程度不斷增大,人們對信息的安全性也越來越關(guān)注。 在研究中發(fā)現(xiàn),入侵檢測領(lǐng)域所遇到的問題和人工免疫系統(tǒng)所遇到的問題有很多相似性。因此,免疫系統(tǒng)中許多令人滿意的特征能夠被用來解決計(jì)算機(jī)安全領(lǐng)域中出現(xiàn)的問題,人們也越來越重視將免疫系統(tǒng)中的機(jī)制運(yùn)用到安全領(lǐng)域中的研究。 Forrest基于免疫系統(tǒng)中自我(self)和非我(non-self)區(qū)分的原則首次提出了負(fù)選擇算法,這是第一個(gè)由免疫產(chǎn)生的異常檢測算

2、法。為了提高檢測器的性能,在負(fù)選擇的基礎(chǔ)上改進(jìn)檢測器生成算法而產(chǎn)生了實(shí)值負(fù)選擇算法。 實(shí)值負(fù)選擇算法應(yīng)用了一個(gè)啟發(fā)式進(jìn)程——反復(fù)改變檢測器的位置,主要有兩個(gè)目的:其一是使檢測器遠(yuǎn)離自我樣本,另一個(gè)就是保持檢測器的分散來達(dá)到最大化對非我區(qū)域(non-selfspace)的覆蓋的目的。但是實(shí)值負(fù)選擇算法仍然存在著一些問題,比如:產(chǎn)生檢測器和設(shè)置檢測器位置需要消耗大量的時(shí)間。因此,如何用最少的檢測器覆蓋最多的非我區(qū)域成為本文主要解決的

3、問題。 本文首先分析了前人的工作成果,以人工免疫學(xué)為指導(dǎo),研究了負(fù)選擇和實(shí)值負(fù)選擇在入侵檢測中的應(yīng)用,包括檢測器半徑的改變以及基于實(shí)值負(fù)選擇的合成算法。 其次,本文對實(shí)值負(fù)選擇在兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn):其一是對計(jì)算非我區(qū)域大小的改進(jìn),使用了蒙特卡羅積分法估算覆蓋非我區(qū)域的抗體的數(shù)量;其二是在原始抗體集合產(chǎn)生的基礎(chǔ)上對抗體分布的改進(jìn),也就是優(yōu)化抗體對非我區(qū)域的覆蓋。 最后將改進(jìn)后的算法和實(shí)值負(fù)選擇算法一起運(yùn)用到Macke

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