【摘 要】
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人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)是借鉴生物免疫系统的诸多特性,如分布式检测、自适应性、多样性、记忆性等,用来解决网络安全中所遇到的问题的一门新兴学科。其
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人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)是借鉴生物免疫系统的诸多特性,如分布式检测、自适应性、多样性、记忆性等,用来解决网络安全中所遇到的问题的一门新兴学科。其中,阴性选择算法是根据生物免疫系统中的阴性选择(又称否定选择)机制发展起来的仿生物学算法,与克隆选择算法和网络免疫算法同为人工免疫系统的核心算法。目前,阴性选择算法广泛应用于模式识别、病毒检测、网络入侵检测等具体的工程应用之中。本文主要对其中的阴性选择算法进行了研究,对于现有算法中采用的r-位连续匹配规则造成的有效检测器集较大以及出现的“黑洞”问题提出了改进,并对改进后算法的相关参数以及系统性能进行了分析和仿真实验验证。本文的研究工作主要包括以下几个方面：1.详细地研究了现有的Forrest阴性选择算法,分析了其中各个参数对算法的影响,进行了相关的实验验证,并指出原来算法中需要改进的地方。2.针对现有阴性选择算法中的不足之处,提出了一种r-可变的匹配规则,并在算法中运用了模糊思想。改进后的算法通过不断地改变匹配阈值来获得最终有效的检测器集,简化了检测器集的大小,提高了检测效率,同时,大大减少了传统阴性选择算法中“黑洞”的数量。3.对改进后的算法进行了分析,并做了仿真实验。通过与现有阴性选择算法的对比,表明确实取得了较大的成果。
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