基于人工免疫系统的否定选择算法改进相关研究

论文摘要

本文的研究课题是“基于人工免疫系统的否定选择算法改进相关研究”,课题背景为四川省科技厅应用基础项目-智能入侵检测系统的关键技术研究。否定选择算法（Negative Selection Algorithm,NSA）是将免疫学的理论应用到计算机安全领域的奠基性算法,但是目前对它的研究却相对滞后。传统否定选择算法在解决网络安全领域问题时存在搜索空间大,运行效率低的问题。本文在分析其不足的基础上进行了一些改进:改随机生成初始检测器为分段生成初始检测器;改连续r位匹配方法为基于相似度的匹配方法。本论文的工作简要介绍如下:1.介绍了人工免疫系统的研究现状,指出本文的研究意义;2.介绍了人工免疫系统的生物学原理,阐明了生物免疫系统的重要免疫机制及其特点;3.对目前出现的人工免疫算法进行了较全面的介绍,总结出人工免疫算法的一般框架并对框架进行了细致的阐述和介绍。4.在分析NSA相关算子不足的基础上,提出了一些改进方法,由此构造出新型检测器生成算法NSABCSS。最后的仿真实验结果表明,新算法较原算法有了明显的改进,因此是有效可行的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 人工免疫的研究现状
• 1.2 论文的研究意义
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文结构
• 第二章 人工免疫系统的生物学原理
• 2.1 免疫学术语介绍
• 2.2 免疫机制
• 2.2.1 自体耐受
• 2.2.2 免疫应答
• 2.2.3 免疫反馈
• 2.3 生物免疫系统的特点
• 2.4 生物免疫系统与人工免疫系统的比较
• 2.5 本章总结
• 第三章 人工免疫算法的研究现状
• 3.1 人工免疫算法的研究与发展
• 3.1.1 基于群体的免疫算法
• 3.1.1.1 否定选择算法
• 3.1.1.2 肯定选择算法
• 3.1.1.3 克隆选择算法
• 3.1.2 基于网络的免疫算法
• 3.1.2.1 RAIN免疫网络算法
• 3.1.2.2 RLASI网络模型
• 3.1.2.3 aiNet网络模型
• 3.1.3 免疫进化算法
• 3.1.3.1 免疫算法
• 3.1.3.2 免疫规划
• 3.1.3.3 免疫策略
• 3.2 人工免疫算法的一般框架及其分析
• 3.2.1 人工免疫算法的一般框架
• 3.2.2 人工免疫算法的框架分析
• 3.3 本章总结
• 第四章 基于人工免疫系统的否定选择算法改进相关研究
• 4.1 否定选择算法与IDS
• 4.2 否定选择算法的缺陷分析
• 4.3 基于相似度和分段生成特征的否定选择算法NSABCSS
• 4.3.1 改进的初始检测器生成方法
• 4.3.2 改进的匹配方法
• 4.4 NSABCSS的算法描述
• 4.5 仿真实验
• 4.5.1 抗原、抗体编码方式
• 4.5.2 实验参数
• 4.5.3 实验一 匹配方法性能比较
• 4.5.3.1 NSABS与NSA计算复杂度比较
• 4.5.3.2 NSABS与NSA生成成熟检测器质量比较
• 4.5.4 实验二 初始检测器生成方法性能比较
• 4.5.4.1 NSABCSS与NSABS的计算复杂度比较
• 4.5.4.2 NSABCSS与NSABS生成成熟检测器质量比较
• 4.6 本章总结
• 第五章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果