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基于免疫原理的入侵检测技术的研究

张磊  
【摘要】: 随着网络技术和网络应用的发展,网络安全问题显得越来越重要。入侵检测系统由于具有主动防御能力,已经成为信息安全整体架构必不可少的一道防线。当前的入侵检测系统在检测性能、自适应性、灵活性等方面都远远不能满足当前网络发展的需要。因此,研究新的入侵检测技术及其检测方法是十分必要的。 生物免疫系统与计算机入侵检测系统在功能上有很大的相似性,入侵检测系统的主要功能是检测内部或者外部的侵入,使计算机免受攻击。而生物免疫系统的功能是保护生物体不受细菌,病毒等外来病菌的侵害。把生物免疫原理应用于入侵检测系统是一种计算机安全的新思路。 论文以提高入侵检测的准确率为目标,针对否定选择算法在产生成熟检测器过程中,会产生数据冗余的问题,提出对否定选择算法的改进,在KDD99数据集上进行测试。 本文的主要工作和结论如下: (1)深入分析了生物免疫原理及其工作机制,分析否定选择算法产生检测器的弊端,将混沌原理引入初始检测器的生成过程中,生成合格检测器。结果证明,利用混沌理论产生的检测器的具有很高的检测效率,同时可以扩展到其它的攻击类型。 (2)针对测试数据比较复杂、冗余较多的现象,借鉴主成分分析法,对数据进行约简,以缩减计算时时间的开销。 (3)对KDD99数据集进行了详细的分析,预处理该数据集,对离散数据进行了循环赋值,使之满足试验的需求。 (4)借鉴JSniffer,实现一个可移植的获取网络数据包的工具。


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