基于免疫原理的NIDS研究.pdf

1、生物免疫系統(tǒng)是一個自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織、并行處理和分布協(xié)調(diào)的復(fù)雜系統(tǒng)。人工免疫系統(tǒng)的研究旨在抽取生物免疫系統(tǒng)中獨特的信息處理機制，研究和設(shè)計相應(yīng)的模型和算法，進而解決各種復(fù)雜問題?；诿庖邔W(xué)的入侵檢測是近幾年來入侵檢測領(lǐng)域研究的熱點，它的突出特點是利用生物免疫系統(tǒng)的原理、規(guī)則與機制來實現(xiàn)對入侵行為的檢測和反應(yīng)。 生物免疫系統(tǒng)的基本功能是識別自我和非我，并將非我分類清除，具有免疫識別、免疫記憶、免疫調(diào)節(jié)、免疫寬容和免疫監(jiān)視等功能

2、特征。通過深入研究生物免疫系統(tǒng)所蘊含的各種信息處理機制，構(gòu)建和設(shè)計有效的入侵檢測模型和算法，對于建立基于生物免疫系統(tǒng)的入侵檢測新理論、新方法，改變當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全狀況具有至關(guān)重要的意義。 本論文深入探索和研究生物免疫系統(tǒng)所蘊含的學(xué)習(xí)與檢測機制，利用人工免疫技術(shù)，面向入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計出高效的模型和算法。本論文主要研究工作有： 首先，在討論了檢測器的生成和更新的基礎(chǔ)上，改進了現(xiàn)有的人工免疫算法，在協(xié)同刺激、記憶檢測器變異、冗余消

3、除、檢測器進化等方面做了修改，使人工免疫模型更具合理性。 其次，提出了改進的克隆選擇算法用于檢測器的進化，引入了遺傳機制和再選擇機制，生成具有更高檢測效率的記憶檢測器，并通過實驗，證明了算法的優(yōu)越性。 再次，提出了改進的動態(tài)克隆選擇算法用于入侵檢測，引入了變異機制和冗余消除機制，并通過實驗，證明了算法的有效性。 最后，提出了一個基于免疫原理的分布式入侵檢測模型，將上述兩種算法運用到模型中，使整個系統(tǒng)具有更高的檢測