基于免疫算法的混合智能系統(tǒng)在異常檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、異常檢測(cè)作為信息安全保障體系結(jié)構(gòu)中的一個(gè)重要組成部分，很好地彌補(bǔ)了訪問(wèn)控制、身份認(rèn)證、防火墻等傳統(tǒng)保護(hù)機(jī)制所不能解決的問(wèn)題。然而傳統(tǒng)的異常檢測(cè)系統(tǒng)在有效性、適應(yīng)性和可擴(kuò)展性方面都存在不足，尤其是在遇到新的入侵類型時(shí)變得無(wú)能為力。針對(duì)這些不足，本文提出基于免疫算法的混合智能系統(tǒng)，并將其應(yīng)用到異常檢測(cè)研究中。 本文首先在對(duì)異常檢測(cè)基本知識(shí)等進(jìn)行介紹的基礎(chǔ)上，提出了基于免疫算法混合智能系統(tǒng)的異常檢測(cè)方案。本文綜述了國(guó)內(nèi)外異常檢測(cè)的研究

2、現(xiàn)狀和應(yīng)用成果，深入分析了異常檢測(cè)的基本理論，并介紹了經(jīng)典算法，以及對(duì)各種方法進(jìn)行了綜合比較。接著在基本理論分析的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論于一體的一個(gè)新的混合智能系統(tǒng)R-FC-CSNN。它先通過(guò)粗糙集將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)，然后用聚類技術(shù)將簡(jiǎn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，對(duì)不同的聚類使用經(jīng)過(guò)克隆選擇免疫算法改進(jìn)了的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，接著將這些經(jīng)過(guò)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)用模糊權(quán)值組合起來(lái)，放