基于人工免疫系统的计算机网络安全策略

分析了人工免疫系统的发展现状,介绍了计算机免疫系统的实现机理,提出了一种人工免疫系统的体系结构,展望了人工免疫系统在计算机安全中的应用前景。     

基于人工免疫的网络安全监控模型研究

将人工免疫原理应用到网络安全监控的研究中,进行了基于人工免疫的网络异常数据包的检测与控制,以弥补现有网络入侵检测系统、防火墙系统不足,建立了网络安全的监测、安全控制的计算模型.     

基于人工免疫算法的入侵检测系统

将人工免疫的理论运用到计算机入侵检测系统中。充分利用了人工免疫系统的分布性、自适应性、记忆性和高效性。为入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性的问题提供了一个可实用模型。     

基于分层结构和协作式代理的NIDS的研究与实现

提出了一种基于分层结构和协作式代理的网络入侵检测模型，它包括三部分：一个中心控制级检测模块，多个主机级检测模块和网络代理级检测模块。它们之间通过代理协同检测网络行为，实现实时入侵检测。另外，还介绍了各部分之间的通信机制。     

基于人工免疫模型的网络入侵监测

首先介绍基于网络入侵监测系统的三种工作方式，随后讨论了一种新的基于人工免疫模型的入侵检测方法，详细介绍了人工免疫工作原理和结构体系，并对其系统特性进行了分析．     

基于人工免疫系统的入侵检测系统研究

本文介绍了入侵检测系统的发展概况,陈述了国内外人工免疫系统应用在入侵检测系统方面的研究进程,总结了人工免疫系统应用在入侵检测系统方面的一些研究成果,并阐述了人工免疫系统应用在入侵检测系统方面所存在的一些问题。     

基于人工免疫系统的入侵检测系统研究

本文介绍了入侵检测系统的发展概况,陈述了国内外人工免疫系统应用在入侵检测系统方面的研究进程,总结了人工免疫系统应用在入侵检测系统方面的一些研究成果,并阐述了人工免疫系统应用在入侵检测系统方面所存在的一些问题。     

基于网络数据基因表达方法的人工免疫入侵检测技术

针对计算机入侵检测和生物免疫所具有的高度相似性,提出了一种基于网络数据基因表达方法基础之上的人工免疫入侵检测模型。使用了克隆选择算法,并通过适应度和亲和度相结合的保优策略,解决了检测器过早收敛的问题。分析了该系统模型的工作流程,介绍了实验情况并对今后的研究方向进行了展望。     

基于人工免疫机制的入侵检测技术

现有网络入侵检测系统的大都不能识别未知模式的入侵,智能水平低,生物免疫系统提供了一种的健壮的、自组织、分布式的防护体系,对设计新的网络入侵检测系统具有很好的借鉴意义,详细介绍了对当前入侵检测中所应用的免疫机制。     

协议分析技术在NIDS中的应用

要简要分析NIDS中传统模式匹配方法存在的不足，介绍第三代入侵检测系统中使用的协议分析技术，给出一个在Linux平台下实现该技术的模型。     

基于免疫接种的多代理分布式入侵检测技术研究

根据入侵检测与人工免疫机理之间的相似性,提出一种基于人工免疫系统的入侵检测分布式代理模型.该模型描述了代理在网络安全中分布式信息和安全防护的应用.提出了一种智能代理的层次式结构及动态进化模型,给出了自我集、抗原、免疫耐受、成熟代理的生命周期及免疫记忆等相应的递归公式.实验证明该模型具有较强的实时处理能力,可以有效地提高网络入侵检测的性能.     

基于人工免疫模型的入侵检测系统中检测器生成算法的分析与改进

对检测器生成算法中的逐级反向选择算法进行改进,通过对检测器表示方式和检测器生成算法的修改,解决了原算法中检测器数量过多的问题,提高了检测器的生成效率和检测效率.算法的测试结果表明,改进后的算法在检测精度不变的前提下降低了描述相同非自体空间需要的检测器数量,提高了算法执行效率,使其更接近实时监测的要求.     

基于人工免疫原理的入侵检测研究

将人工免疫的原理运用到计算机入侵检测系统中,充分利用了人工免疫系统的分布性、自适应性和高效性.为入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性问题的解决提供了一个模型框架.并对生成检测器的阴性算法进行了描述.     

一种基于独特型网络的入侵检测方法

为解决神经网络检测方法中检测器需要定期更新、未知攻击检测性能低等问题,利用人工独特型网络的记忆、学习和动态调整能力实现入侵检测.提出一种可用作检测器的多变异模式人工独特型网络,并根据免疫响应原理设计检测算法,使检测器能实时学习新行为特征.仿真结果表明,多变异模式独特型网络检测方法与多层感知器检测方法相比,平均误报率下降了17.43%,未知攻击的平均检测准确率提高了24.17%.     

基于免疫学的入侵检测系统模型

随着网络安全问题日益突出 ,入侵检测越来越受到关注 ,针对目前各种类型的防火墙和防病毒软件都存在一定的缺陷 ,该文基于仿生学的免疫原理 ,将肽链定义为在网络操作系统中由授权程序执行的系统调用短序列 ,提出了一种新型的入侵检测系统———基于免疫学的入侵检测系统 ,并对其主要功能模块 :免疫计算机和监控器进行了分析。该系统可有效地提高系统实时检测和响应入侵的能力     

基于人工免疫网络的模式识别算法

针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数(RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.     

基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.     

基于目标进化的aiNet聚类算法研究

针对aiNet算法中没有定义目标函数,记忆抗体网络动态无规律变化等问题对算法进行改进,提出了基于目标进化的人工免疫网络聚类新算法,将人工免疫网络压缩聚类抽象为多目标规划问题,提出了免疫网络的整体进化目标和疫苗注射策略,仿真结果表明,新算法的聚类质量、特征压缩质量、参数敏感性等优于原有aiNet算法。