基于否定选择算法的异常检测模型研究

论文摘要

借鉴生物免疫系统的免疫原理解决网络安全问题已引起计算机安全研究人员的高度重视,尤其是基于人工免疫的异常检测方面已成为一个热门的研究方向。本文在研究人工免疫基本理论和原理的基础上,提出了基于改进否定选择算法的异常检测模型。首先,本文分析了当前安全技术和安全系统理论,对入侵检测技术的研究历史与现状进行了综述,详细分析了目前己有入侵检测方法的不足,并指出了入侵检测的研究方向。其次,本文研究了人工免疫学否定选择算法,理论分析了该算法的检测能力,指出了该算法存在的两类黑洞:限长漏洞和交叉漏洞,并对黑洞产生的原因、如何减少黑洞数目等问题做了分析探讨。对r—连续位匹配规则和r—字符块匹配规则进行了比较分析,指出了r—字符块匹配规则弥补了r—连续位匹配规则所产生的限长漏洞问题。为了提高检测的准确性,本文给出了B、T双检测器协同识别方法。最后,本文对黑洞问题和基于改进否定选择算法的异常检测模型进行了仿真实验,实验结果表明该异常检测模型具有较高的检测率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.1.1 传统的安全技术
• 1.1.2 P2DR安全系统理论
• 1.2 入侵检测系统的发展现状
• 1.2.1 入侵检测系统的发展
• 1.2.2 入侵检测系统的现状
• 1.3 本论文研究内容
• 1.4 论文组织结构
• 第2章 入侵检测技术
• 2.1 入侵和入侵检测
• 2.2 入侵检测系统
• 2.3 入侵检测系统分类
• 2.4 入侵检测系统的局限性
• 2.5 入侵检测与生物免疫相似之处
• 2.6 基于生物免疫的异常检测
• 2.7 本章小结
• 第3章 人工免疫否定选择算法研究
• 3.1 生物免疫
• 3.1.1 基本概念
• 3.1.2 免疫原理
• 3.2 人工免疫的相关理论与方法
• 3.2.1 人工免疫系统概念
• 3.2.2 人工免疫的仿生特性
• 3.3 否定选择算法
• 3.3.1 算法功能
• 3.3.2 算法描述
• 3.3.3 r-连续位匹配规则
• 3.3.4 检测能力
• 3.4 否定选择算法存在的问题
• 3.5 黑洞问题讨论
• 3.5.1 黑洞产生的原因
• 3.5.2 减少黑洞数目
• 3.5.3 漏洞的判定算法
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于改进否定选择算法的异常检测模型
• 4.1 模型
• 4.1.1 问题空间描述
• 4.1.2 模型框架
• 4.2 R-字符块匹配规则
• 4.2.1 基本概念
• 4.2.2 解决限长漏洞
• 4.3 B/T检测器协同识别
• 4.3.1 生物免疫中B、T细胞的作用及其协同关系
• 4.3.2 B、T检测器原理
• 4.3.3 检测器生成
• 4.3.4 检测器识别
• 4.4 本章小结
• 第5章 仿真实验
• 5.1 黑洞仿真实验
• 5.2 改进算法仿真实验
• 5.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢