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摘要:
针对现有的基于人工免疫的网络入侵检测系统存在生成检测器效率不高,且记忆检测器无法很好地适应动态变化的网络环境等缺陷,在Kim小组提出的动态克隆选择算法DynamiCS的基础上进行改进,提出新型的网络入侵检测模型。该模型在基因库生成检测器的算法上进行改进,设计有效的基因变异重组算法,以期高效地产生更多的合格检测器;设计并采用改进的记忆检测器更新算法,以保证记忆检测器的活性。最后,对新模型进行了网络入侵检测仿真实验,验证了所提模型的可行性和有效性。
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入侵检测系统
网络安全
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文献信息
篇名 改进的基于人工免疫的入侵检测模型
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 入侵检测 人工免疫 动态克隆选择算法 基因库
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 308-310
页数 3页 分类号 TP393.08
字数 3623字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.01.083
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 田玉玲 太原理工大学计算机科学与技术学院 34 87 5.0 7.0
2 姚云志 太原理工大学计算机科学与技术学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
人工免疫
动态克隆选择算法
基因库
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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