免疫入侵檢測中基于信息增益的檢測器生成研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題也越來越突出，傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)已經(jīng)很難應(yīng)付各種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊。免疫系統(tǒng)具有的自適應(yīng)、自組織和分布性正是傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)所期望的特性。因此，基于免疫的入侵檢測技術(shù)已經(jīng)引起了越來越多的專家學(xué)者的關(guān)注。
　　入侵檢測系統(tǒng)經(jīng)常要面對大量的大規(guī)模的數(shù)據(jù)，免疫入侵檢測系統(tǒng)也不例外。免疫入侵檢測中用來完成檢測功能的組件主要是檢測器，它的性能直接影響檢測的效果，而實(shí)值檢測器在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)的效果較差。針

2、對這個(gè)問題，本文將文本分類研究中的信息增益理論引入到的免疫入侵檢測中。
　　首先，通過對高維空間中維數(shù)災(zāi)難問題的分析，總結(jié)了實(shí)值檢測器在高維空間中性能較差的主要原因。高維空間中實(shí)值檢測器的檢測范圍小而且分布不均勻，本文采用了信息增益的屬性選擇來控制檢測器/自體集的維度，使形態(tài)空間保持在一個(gè)合理的維度內(nèi)。
　　其次，針對實(shí)值檢測器處理高維數(shù)據(jù)性能較差的問題，本文提出了基于信息增益的檢測器生成算法，通過選取信息增益大的屬性組合成