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树突细胞算法在线分析组件的研究
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:《计算机技术与发展》
  • 分类:TP391[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]安徽理工大学计算机学院,安徽淮南232001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61240023)
中文摘要:

原始树突状细胞算法(DCA)的离线分析过程,将会导致时间差异,从而产生假警报,增加了虚警率,也会导致攻击的成功发生,这对一个人侵检测系统来说是致命的。因此,文中的目的就是在不影响检测精度的前提下提高检测速度。于是文中提出了分片思想的在线分析组件与DCA相集成的方法,即根据抗原采样数量或者时间将一系列已处理的信息分割成为更小的部分,使得每个分片独立地进行实时的、周期性的分析,这样在每个分片内的入侵攻击就能及时地被识别出来。文中给出了DCA在线分析模块的伪代码描述,并且将其应用于SYN端口扫描的检测实验中。结果表明,DCA在线分析模块在不影响检测精度的前提下有效地提高了检测速度。

英文摘要:

The analysis process of original dendritic cells algorithm (DCA) is offline ,which results in time difference ,producing false a- larms and increasing false negative rate, and leading to the success of the attack, which is fatal for an intrusion detection system. Propose integrating online analysis with the DCA using segmentation idea, that is, segmentation involves partitioning a sequence of processed in- formation into relative smaller segments, in terms of the number of data items or time. The analysis is performed within each individual segment. Intrusions appeared within the duration of this segment can be identified. The pseudo code of DCA with online analysis module is also presented, and it is applied to experiments of detection of SYN port scan. The experimental results indicate that the DCA with on- line analysis module can effectively improve detection speed without compromising detection accuracy.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263