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基于免疫原理的入侵检测系统研究与实现

杨思爽  
【摘要】:网络安全是当代互联网用户最为关注的焦点问题之一。其中,防火墙与入侵检测是最为典型的两种网络安全监控技术,前者是对网络数据包的静态过滤,而后者则是对网络数据的动态分析和处理,相比之下,入侵检测技术因其能够全面地收集并分析网络系统中的大量关键信息而更具安全监控应用优势。以现有的网络安全入侵检测技术为基础,结合并应用免疫原理提出了一种适用性较强的人工免疫入侵检测系统,该系统的构建主要通过两方面的工作完成:首先是优化了免疫算法程式中抗体因子的组成结构,并在新的结构形式下进行系统设计,优化后的抗体结构能够更加真实地体现互联网中各种数据的实际特征;其次是以协议分析为检测方法,建立具有分类功能的系统模型,在现有端口号、IP地址和协议类型的基础上,通过收集并分析传输层中的一部分网络数据信息来推断应用层的实际状况,进而对网络现状进行具体的描述和判断;最后,通过网络数据仿真对系统进行功能测试和有效性验证。文中所提出的人工免疫入侵检测系统主要由记忆细胞检测、不成熟细胞耐受和成熟细胞检测三个功能模块组成,前期以细化数据为主,通过协议分析的方式处理原始的网络数据(记忆细胞),后期进行分类检测(针对成熟细胞)和分类耐受(针对不成熟细胞)。采用这一流程能够避免因数据种类过多、流量过大且缺乏针对性所造成的检测漏洞。图12幅;表6个;参60篇。


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