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基于人工免疫的入侵检测系统的研究
  • ISSN号:0529-6579
  • 期刊名称:《中山大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]暨南大学信息科学技术学院,广东广州510632
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60773083);广东省科技计划资助项目(2006B15401002)
中文摘要:

探讨了入侵检测系统的发展现状,研究生物免疫系统的特点和基本理论。在分析传统的人工免疫系统及LISYS系统的基础上,提出了一种改进的基于人工免疫的入侵检测系统。该系统在研究现有检测器生成算法的基础上,提出了位变异的初始检测器生成算法,对检测攻击的变异更为有效。该系统引入生物免疫学的协同刺激机制,并用LRU算法取代随机淘汰策略。实验结果证明这些方法能降低误报率,保证检测器的检测效率。

英文摘要:

The developing trend of intrusion detection technology is explained and the characteristic and basic theory of biological immune system is researched in this paper. An improved intrusion detection system based on artificial immune are proposed after Analyzing traditional artificial immune system and LISYS. Researching the generating algorithm of existing detectors, the improved system proposes initial detector's generating algorithm of bit variation. It makes more efficient for detect the variation of attacks. The co-stimulation mechanism of biological immunology is adopted and the strategy of random death is replaced by LRU algorithm in the system. The experiment shows that these methods can decrease the false positive rate and improve detection efficiency of detector.

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期刊论文 23 会议论文 4
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期刊信息
  • 《中山大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中山大学
  • 主编:王建华
  • 地址:广州市新港西路135号
  • 邮编:510275
  • 邮箱:xuebaozr@mail.sysn.edu.cn
  • 电话:020-84111990
  • 国际标准刊号:ISSN:0529-6579
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1241/N
  • 邮发代号:46-15
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,广东省优秀科学技术期刊一等奖,《中文核心期刊要目总览》综合性科技类核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18509