基于DCA的数据融合方法研究

• 作者: 冯超 唐朝京 张权 陈岳兵
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫系统 树突状细胞算法 数据融合 异常检测
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 102-108
• 分类号: TP391
• 字数: 7799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2011.01.016

摘要

树突状细胞算法(Dendritic Cell Algorithm,DCA)是一种受固有免疫系统细胞启发所提出的人工免疫系统算法,通常用于入侵检测和异常检测.DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人等方面展开应用,取得较高的检测率,具有良好应用前景.本文提出了基于DCA的数据融合(DCA based Data Fusion,DCADF)模型,描述了模型的系统结构,给出了利用模型解决实际问题的一般过程,并将DCADF模型与数据融合系统一般模型进行比较,从系统结构和功能以及系统特性等方面比较了两种模型的共性和差别,分析了DCADF模型的特征,指出了DCADF模型的独特特性以及可能的使用场景.通过内网SYN Flood攻击主机检测实验对模型进行仿真验证,仿真结果表明DCADF模型具有可行性,为数据融合研究提供了一种新的方法和思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张权	国防科学技术大学电子科学与工程学院	35	246	10.0	14.0
2	唐朝京	国防科学技术大学电子科学与工程学院	59	382	12.0	16.0
3	陈岳兵	国防科学技术大学电子科学与工程学院	3	40	3.0	3.0
4	冯超	国防科学技术大学电子科学与工程学院	13	70	5.0	8.0