基于免疫原理的网络入侵检测器生成算法及其模型研究

论文摘要

本文以四川省科技厅基础项目“智能入侵检测系统的关键技术研究”（项目编号:04JY029-017-1）为背景开展研究工作。基于人工免疫原理的网络入侵检测是当前网络信息安全领域的研究热点之一,它具有传统入侵检测手段所不具备的一系列优点。而基于人工免疫原理的网络入侵检测又有很多值得研究的东西:构建更为合理的检测模型,以达到更好的检测效果、生成高质量的检测器,以达到提高检测效率的目的、结合新的免疫机理,以提高免疫算法的效率等等。在本文中,作者重点研究了基于免疫原理的网络入侵检测模型、检测器生成算法,以下是作者所开展的研究工作:1、提出了基于人工免疫原理的网络入侵检测模型（NDHDD）,该模型具有对网络数据包进行分析处理、生成具有代表性的成熟检测器集、主机检测模型之间互相通信、检测器动态更新等功能。2、根据主机检测模型的特点,针对性的提出了两阶段实值带变异否定选择算法。该算法在检测器生成阶段结合了细胞组织分裂、数据聚类、否定选择、变异等思想。具有选取代表性数据,减少数据冗余,提高成熟检测器生成效率的功能。3、提出了新的变异公式,该公式具有自适应性和可控性,保证了变异后的检测数据远离正常检测数据,但又不超出形态空间,同时使的变异后的数据分布更为合理。4、对该算法进行了仿真实验,通过实验验证了该算法在生成代表性检测器、降低平均漏报率和误报率方面的有效性,同时也证明了新的变异公式与随机变异方式相比,数据变异更稳定。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 传统的检测防范技术
• 1.1.1 识别认证与授权验证技术
• 1.1.2 访问控制技术
• 1.2 入侵检测的概况
• 1.2.1 入侵检测技术及其系统的概况
• 1.2.2 基于免疫原理的入侵检测概述
• 1.2.3 基于人工免疫原理的入侵检测现状
• 1.3 本文的选题和研究内容
• 第二章 入侵检测综述
• 2.1 入侵检测的产生背景
• 2.2 入侵检测的相关概念
• 2.2.1 入侵行为的概念与分类
• 2.2.2 入侵检测的定义
• 2.2.3 入侵检测的现状
• 2.2.4 入侵检测模型及其分类
• 2.3 入侵检测存在的问题及其发展趋势
• 2.3.1 入侵检测存在问题
• 2.3.2 入侵检测发展趋势
• 第三章 人工免疫系统及其免疫算法概述
• 3.1 生物免疫系统组成
• 3.2 免疫机制及其分类
• 3.2.1 天然免疫
• 3.2.2 获得性免疫
• 3.3 免疫系统相关功能与概念
• 3.3.1 免疫系统主要功能
• 3.3.2 免疫系统相关概念
• 3.3.3 免疫系统与计算机网络系统对应关系
• 3.4 免疫算法简介
• 3.4.1 免疫算法通用结构
• 3.4.2 基于群体的免疫算法简介
• 3.4.2.1 标准否定选择算法原理
• 3.4.2.2 肯定选择算法
• 3.4.2.3 克隆选择算法
• 3.4.3 基于网络的免疫算法
• 3.4.4 人工免疫算法小结
• 第四章 结合否定选择的网络入侵检测探针模型及其算法实现
• 4.1 基于免疫原理的网络入侵检测探针模型
• 4.1.1 模型的建立思想
• 4.1.2 主机检测器模型（HDD）的建立
• 4.1.2.1 模型工作流程介绍
• 4.1.2.2 网络探针模块
• 4.1.2.3 成熟检测器生成模块
• 4.1.3 网络分布式检测器（NDHDD）模型
• 4.1.3.1 NDHDD的工作流程
• 4.1.3.2 NDHDD工作流程中的聚类算法
• 4.2 两阶段实值带变异否定选择算法
• 4.2.1 算法思想
• 4.2.2 算法相关概念
• 4.2.2.1 形态空间
• 4.2.2.2 自体/非自体
• 4.2.2.3 检测率、误报率
• 4.2.3 算法前期准备
• 4.2.3.1 标准化处理
• 4.2.3.2 组织细胞分裂
• 4.2.3.3 自适应变异公式
• 4.2.4 两阶段实值带变异否定选择算法流程
• 4.3 仿真实验
• 4.3.1 测试数据集的选取
• 4.3.2 试验过程及结果分析
• 4.3.2.1 数据前期处理
• 4.3.2.2 实验环境
• 4.3.2.3 实验过程及结果分析
• 第五章 结论和展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 读硕期间取得的成果