论文摘要
随着Internet的飞速发展,从网络上获取信息已经逐渐成为人们生活工作必不可少的内容。但是由于在网络通信中一旦泄漏了个人或国家的某些敏感信息,将对个人甚至国家带来巨大的威胁。而且伴随着网络一起出现的黑客团体现在已经成为了网络社会的一大公害,他们的入侵行为严重危害了网络社会的正常秩序,甚至威胁到国家安全。因此,各种各样的针对病毒或网络攻击的安全产品出现了,并在一定程度上缓解了这种压力。作为对防火墙技术有益的补充,IDS(intrusion detection system,入侵检测系统)成为了一种有效的网络安全工具,对入侵检测系统的研究正是本文的研究方向。人工免疫系统作为人工智能领域的重要分支,同神经网络及遗传算法一样也是智能信息处理的重要手段,已经受到越来越多中外学者的关注。人工免疫系统中的否定选择算法等原理具有动态性、自适应和自学习性,很适合将其用到入侵检测系统中,将人工免疫中的相关原理使用到入侵检测系统模型中是本文理论研究的重点。并将基于否定选择算法的异常入侵检测技术应用到实际的项目中。本文围绕入侵检测技术和人工免疫系统相关原理和算法展开研究,主要工作包括:(1)对人工免疫系统的自身特殊概念、免疫方法、算法和用于机器学习的免疫模型进行了总结和分析,着重阐述了RLAIS免疫模型及主要算法,分析了该模型的优劣。(2)对入侵检测系统的关键技术进行了分析总结,着重分析了基于异常的入侵检测技术和基于误用的入侵检测技术,研究了它们的具体分类,方法和各种方法的优缺点。(3)通过对否定选择算法的研究,提出了基于该算法的异常入侵检测技术。并应用到实际项目中。
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