基于免疫算法的混合智能系統在異常檢測中的應用研究.pdf

1、異常檢測作為信息安全保障體系結構中的一個重要組成部分，很好地彌補了訪問控制、身份認證、防火墻等傳統保護機制所不能解決的問題。然而傳統的異常檢測系統在有效性、適應性和可擴展性方面都存在不足，尤其是在遇到新的入侵類型時變得無能為力。針對這些不足，本文提出基于免疫算法的混合智能系統，并將其應用到異常檢測研究中。 本文首先在對異常檢測基本知識等進行介紹的基礎上，提出了基于免疫算法混合智能系統的異常檢測方案。本文綜述了國內外異常檢測的研究

2、現狀和應用成果，深入分析了異常檢測的基本理論，并介紹了經典算法，以及對各種方法進行了綜合比較。接著在基本理論分析的基礎上，本文構建了集粗糙集理論、聚類理論、模糊邏輯理論、免疫算法理論、人工神經網絡理論于一體的一個新的混合智能系統R-FC-CSNN。它先通過粗糙集將輸入數據進行約簡，然后用聚類技術將簡化后的數據進行聚類，對不同的聚類使用經過克隆選擇免疫算法改進了的神經網絡進行訓練，接著將這些經過不同神經網絡訓練的數據用模糊權值組合起來，放