【摘 要】
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将人工免疫系统运用到入侵检测系统中,近年来已经有了一定的发展.在这个领域中,如何利用人工免疫学的基本原理,培育山符合需求的免疫细胞,使能够较多的识别非我并较少的识别
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将人工免疫系统运用到入侵检测系统中,近年来已经有了一定的发展.在这个领域中,如何利用人工免疫学的基本原理,培育山符合需求的免疫细胞,使能够较多的识别非我并较少的识别自我,并尽可能的覆盖NONSELF空间,这就是如何培育更好的识别器的问题.Forrest的反向选择算法(Negative Selection Algorithm)是培育训练识别器(即免疫细胞)的经典算法,该算法训练的识别器能较好地识别非我,但是,它也有一个明显的弱点,就是在处理较大数量的数据时,存在误差缩放的问题,即表现在伪肯定率(错误识别SELF)较高.该文针对反向选择算法的伪肯定率过高的问题,在数字序列的识别的基础上,发展了Forrest的反向选择算法,提出了Layer分层算法,即将NONSELF空间分层,反映异常程度,该算法一定程度上降低了NSA的伪肯定率,但还不是非常理想;文章接着在Layer算法的基础上提出了Discrete算法,不再用连续的空间表征NONSELF空间,该算法进一步降低了伪肯定率,同时对NONSELF识别率较为理想.同时,小生境中用child代替parent的方法使得识别器的分布更为均匀.该文提出的改进算法更好地描述了NONSELF空间,降低了伪肯定率,在入侵检测系统中达到的效果更好.
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