【摘 要】
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针对传统入侵检测系统仅可检测已知攻击的问题,在开放源代码入侵检测系统Snort的基础上,以插件形式加入免疫检测器模块,提出基于计算机免疫学原理的混合入侵检测系统。实验证
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,
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针对传统入侵检测系统仅可检测已知攻击的问题,在开放源代码入侵检测系统Snort的基础上,以插件形式加入免疫检测器模块,提出基于计算机免疫学原理的混合入侵检测系统。实验证明,该系统同时具有基于异常检测和基于误用检测的优点,自我学习、自我适应的能力强,平均检测率高于其他系统,能有效面对各种形式的攻击行为。
Aiming at the problem that the traditional intrusion detection system can only detect the known attacks, the open source intrusion detection system Snort is added to the immune detector module by plug-in, and a hybrid intrusion detection system based on computer immunology is proposed. Experiments show that the system has the advantages of both anomaly detection and detection based on misuse, and has the ability of self-learning and self-adaptation. The average detection rate is higher than other systems and can effectively deal with various forms of attack.
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