硕士学位论文-危险模式免疫算法及其在网络安全中的应用研究

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1、分类号密级UDC硕士学位论文危险模式免疫算法及其在网络安全中的应用研究学科专业计算机应用技术指导教师论文答辩日期学位授予日期答辩委员会主席论文评阅人广西大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人声明：所呈交的学位论文是在导师指导下完成的，研究工作所取得的成果和相关知识产权属广西大学所有，本人保证不以其它单位为第一署名单位发表或使用本论文的研究内容。除已注明部分外，论文中不包含其他人已经发表过的研究成果，也不包含本人为获得其它学位而使用过的内容。对本文的研究工作提供过重要帮助的个人和集体，均已

2、在论文中明确说明并致谢。论文作者签名：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解广西大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本：学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。请选择发布时间：□即时发布□解密后发布（保密论文需注明，并在解密后遵守此规定）论文作者签名：导师签名：年月日危险模式免疫算法及其在网络安全中的应用研究摘要最近

3、，随着生物免疫学的丰富和完善，一个全新的免疫理论——危险模式理论(DangerTheory)，对传统SNS模式的现代免疫学基本理论提出质疑，打破自体耐受，从空间概念上改变了传统模式的束缚。危险模式理论所提供的“危险信号”能有效合理的表示和处理丰富信息，这一崭新免疫理论为AIS研究开辟了全新的视野。本文主要受危险模式理论启发，基于前人的基础，探讨基于危险模式的免疫算法及其在网络安全中的应用研究，并取得一些成果:1、从免疫学理论和算法的角度出发，对比基于危险模式理论的AIS与传统AIS，分析了目前SNS

4、模型的局限性，阐述基于危险模式理论的AIS的优势,进而提出一种危险模式免疫算法(DIA)。2、针对传统免疫算法在网络安全领域应用中出现的诸多问题如计算复杂度高、自适应差等缺点，把危险模式理论引入该领域中。从危险模式理论中抽象出相关原理、结构并分析将其应用于异常检测的可行性，进而提出一个完整地基于危险模式的IDS异常检测系统模型和基于危险模式的未知蠕虫预警系统模型，同时结合聚类技术提出相关算法。3、对提出的免疫算法DIA和未知蠕虫预警系统进行试验仿真，并对实验结果进行了分析。4、最后，对危险模式免疫算

5、法在网络安全领域的应用研究进行展望，提出需要进一步开展的研究工作。关键词：人工免疫系统；危险模式；网络安全；免疫算法；入侵检测系统；预警系统ALGORITHMSBASEDONDANGERTHEORYANDITSAPPLICATIONONNETWORKSECURITYABSTRACTWiththefurtherresearchandachievementsmadeinArtificialImmuneSystem(AIS)theseyears,anewly-introducedimmunesystem,

6、theDangerTheory,haschallengedagainstthebasictheoriesofmodernimmunebasedonthetraditionalSNS.Ithasbrokentheconceptofselftoleranceandsmashedthetrammelsofthosetraditionaltheoriesbychangingthewaythatwelookedattheconceptofspace.DangersignalsintroducedbyDange

7、rTheoryareabletodemonstrateandprocessawealthofdataeffectively.Therefore,thisnewlyintroducedimmunetheoryhasstartedabrand-newvisionfortheresearchofAIS.InspiredbyDangerTheoryandbasedontheprevioustheories,algorithmsbasedonDangerTheoryanditsapplicationinton

8、etworksecurityhasbeenstudiedinthispaper.Andtheresultsarethefollowing.1、AISbasedonDangerTheoryandthetraditionaltheoriesofAISarecomparedintermsofimmunologytheoryandalgorithms;thelimitofexistingSNSisanalyzed;andtheadvantagesofAISbasedonDan