用于网络入侵检测的免疫学习子系统

• 作者: 张四海 曹先彬 王煦法 罗文坚
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 人工免疫 基因库进化 亲和度变异 非我选择
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 页码范围: 1441-1444
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3707字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2003.08.008

摘要

网络入侵检测当前面临的主要问题是如何迅速有效地检测出未知模式的入侵.借鉴生物免疫系统中的自进化学习机制,我们设计了一种免疫算法, 该算法以生物免疫的自我非我识别为基础,并进一步引入免疫学习机制以提高算法对入侵模式识别的效率和正确率.算法由四个紧密联系的模块组成:基因库进化模块、亲和度变异模块、非我选择模块和免疫记忆模块,四者形成一个有机的整体.本文介绍了免疫算法的具体细节,并完成了相应的验证实验.实验表明该算法具有较好的识别未知模式的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张四海	中国科学技术大学计算机科学技术系	22	247	6.0	15.0
2	王煦法	中国科学技术大学计算机科学技术系	191	4142	33.0	58.0
3	曹先彬	中国科学技术大学计算机科学技术系	53	2385	23.0	48.0
4	罗文坚	中国科学技术大学计算机科学技术系	31	691	14.0	26.0