人工免疫技术在网络入侵检测系统中的应用与研究

论文摘要

随着互联网技术的发展,网络攻击的手段不断变化,网络攻击的门槛也越来越低,给社会造成了巨大的损失,因此网络安全越来越受到重视。传统的安全防护技术面对复杂的网络环境难以起到有效的保护作用。人体免疫系统在保护人体免受病原体,细菌等的侵害方面所展现出的良好效果给人们带来启发,研究出人工免疫系统。入侵检测系统与人体免疫系统的相似性,使得研究人员将人工免疫应用到入侵检测系统中,取得了良好的效果。本文介绍了基于人工免疫的入侵检测系统的发展与现状、入侵检测的基本知识、人体免疫系统的概念与机制、人工免疫系统的基本算法与发展。通过对动态克隆选择算法的分析,提出了对该算法的改进思路:首先,原算法通过基因库产生未成熟检测器,当基因库达到一定规模后会出现聚集现象。这将影响生成检测器的多样性,最终降低检测系统的检测效果。针对这一现象,本文提出对基因库进行优化,使用聚类算法对其进行聚类,然后使用删除和变异算子改变基因库中的基因片段。其次,动态克隆选择算法中,记忆检测器集合的大小是固定的,在面对不同强度的攻击时检测效果不好。本为提出根据网络攻击强度的变化动态改变记忆检测器集合的大小,以提高检测系统的适应性。最后,我们通过仿真实验对基于改进动态克隆选择算法的入侵检测系统进行了验证。实验证明改进后的方法提高了检测系统的检测效果与适应性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.1.1 网络安全现状
• 1.1.2 网络安全技术
• 1.2 基于人工免疫的入侵检测技术研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 当前存在的主要问题
• 1.3 论文的研究内容
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 入侵检测概述
• 2.1 入侵检测的基本概念
• 2.2 入侵检测的模型和结构
• 2.2.1 入侵检测的模型
• 2.2.2 入侵检测系统的结构
• 2.3 入侵检测系统的分类
• 2.3.1 根据数据来源分类
• 2.3.2 根据数据分析方法分类
• 2.3.3 根据体系结构分类
• 2.4 入侵检测系统采用的技术
• 2.4.1 传统技术
• 2.4.2 先进技术
• 2.5 入侵检测系统存在的问题及发展趋势
• 2.5.1 入侵检测系统存在的问题
• 2.5.2 入侵检测系统的发展趋势
• 2.6 小结
• 第三章 人工免疫学基础
• 3.1 生物免疫系统综述
• 3.1.1 适应性免疫系统
• 3.1.2 免疫机制
• 3.2 生物免疫系统与网络入侵检测系统的比较
• 3.3 人工免疫系统简介
• 3.3.1 人工免疫系统（Artificial Immune System，AIS）的定义
• 3.3.2 人工免疫系统中的重要算法
• 3.4 小结
• 第四章 基于改进动态克隆选择算法的网络入侵检测模型
• 4.1 动态克隆选择算法
• 4.2 扩展动态克隆选择算法存在的问题及改进
• 4.2.1 优化基因库产生未成熟检测器
• 4.2.2 记忆检测器集合的改进
• 4.3 基于改进动态克隆选择算法的网络入侵检测模型
• 4.4 主要改进算法实现
• 4.5 小结
• 第五章 仿真实验
• 5.1 抗原与抗体编码的选择
• 5.2 亲和力算法的选择
• 5.3 实验数据集合的选择
• 5.4 实验设计
• 5.5 结果分析
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 进一步展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果
• 致谢