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摘要:
研究入侵检测问题,针对网络免疫系统检测器训练速度慢、网络系统自适应性差和阈值量化等问题,提出了免疫多Agent的网络监控系统模型.在模型中,首先以抗体激活阈值为度量对网络事务集进行自体、非自体分类和网络成熟检测器的生成;然后对成熟检测器通过克隆优选策略和检测器影响权重函数进行分布式网络系统的成熟检测器筛选与优化,依据免疫系统的初次耐受应答生成能够对非自体抗原进行识别的记忆检测器;最后利用记忆检测器对实时获取的网络系统窗口数据进行抗原识别.仿真结果表明,提出的算法具有较好的检测率和较低的误测率,同时有效的降低了检测器的训练时间.
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文献信息
篇名 基于免疫多Agent的网络监控系统模型研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 人工免疫 网络监控 动态演化 实时监控
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 信息仿真
研究方向 页码范围 213-216
页数 4页 分类号 TP693
字数 2840字 语种 中文
DOI
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 姬莉霞 郑州大学软件技术学院 26 272 9.0 15.0
2 马建红 郑州大学软件技术学院 30 152 7.0 11.0
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研究主题发展历程
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动态演化
实时监控
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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