作者:
原文服务方: 计算技术与自动化       
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, 我们设计一种免疫克隆算法,该算法以生物免疫的自我非我识别为基础,进一步引入免疫克隆学习机制以提高算法对入侵模式识别的效率和正确率.论述参数的设置,并且系统不再简单地丢弃穷举法中与Self匹配的候选检测器,而是对它们进行进化,引导它们偏离Self集合,生成检测器.论述免疫克隆算法的具体细节, 并完成相应的验证实验.实验表明该算法具有较好的识别未知模式的能力.
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基于生物免疫原理的网络入侵检测研究
网络入侵检测
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否定选择算法
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人工免疫
入侵检测
克隆
反向选择算子
基于免疫克隆与差分进化的入侵检测方法
免疫克隆算法
差分进化算法
入侵检测
检测率
误检率
改进的免疫克隆算法在入侵检测中的应用
入侵检测
克隆选择
变异概率
克隆策略
自适应
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种用于网络入侵检测的免疫克隆策略
来源期刊 计算技术与自动化 学科
关键词 网络入侵检测 人工免疫 克隆策略 非我选择
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 信息安全技术及应用
研究方向 页码范围 92-95
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6199.2008.01.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赖臻 长沙职工大学计算机系 5 3 1.0 1.0
传播情况
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2009(1)
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2011(2)
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研究主题发展历程
节点文献
网络入侵检测
人工免疫
克隆策略
非我选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算技术与自动化
季刊
1003-6199
43-1138/TP
16开
1982-01-01
chi
出版文献量(篇)
2939
总下载数(次)
0
总被引数(次)
14675
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导