檢測器的覆蓋問題研究.pdf

1、入侵檢測技術(shù)能夠識別惡意破壞一個計算機或網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全的行為，在系統(tǒng)受到危害之前攔截和響應(yīng)入侵。生物免疫系統(tǒng)的主要功能是識別并清除抗原，實現(xiàn)免疫防衛(wèi)功能。因此免疫系統(tǒng)的識別和保護(hù)機制對促進(jìn)入侵檢測中概念和技術(shù)的發(fā)展有一定作用。否定選擇是整個免疫系統(tǒng)的一個過程，它能夠消除那些識別自體抗原的不成熟抗體。經(jīng)過否定選擇后存活的抗體具有自我耐受性，并能夠識別大多數(shù)的外來物體?？梢哉f否定選擇體現(xiàn)了免疫系統(tǒng)識別自體和非自體的能力。本文研究了人工免疫系統(tǒng)

2、中否定選擇算法生成檢測器的覆蓋問題，這對于研究它在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用和它作為異常檢測方法的性能有重要作用。 本文提出了一個r-chunk檢測器的生成算法，以研究漢明形狀空間檢測器的覆蓋問題。并根據(jù)此算法估計出了生成檢測器的平均數(shù)目，研究了檢測器和黑洞的數(shù)目與字母表大小、自體集大小、匹配長度之間的關(guān)系。研究表明，只有檢測器長度接近字體元素長度時，檢測器才能正常生成，才能有較小的黑洞數(shù)目。隨著自體集數(shù)目的增加，生成檢測器的數(shù)目指數(shù)

3、級減少，而黑洞數(shù)目卻指數(shù)級增加。以上的分析表明，對于現(xiàn)實世界的入侵檢測問題，即存在大數(shù)量的自體元素問題，漢明否定選擇方法并不太適用。在實值形狀空間下，本文通過實驗研究了否定選擇算法和肯定選擇算法在低維和高維數(shù)據(jù)集的分類性能。結(jié)果表明否定選擇算法在低維數(shù)據(jù)集的分類性能與肯定選擇算法相近--有高檢測率和低誤報率，而在高維數(shù)據(jù)集上有較差的分類性能。于是，本文分析了實值否定選擇算法的檢測器--超球體--在高維空間的性質(zhì)，如半徑固定時，它的體體積