鉴于基于免疫遗传算法的入侵检测技术研究

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1、哈尔滨工程大学博士学位论文基于免疫遗传算法的入侵检测技术研究姓名：张凤斌申请学位级别：博士专业：计算机应用技术指导教师：杨永田20050501基于免疫遗传算法的入侵棱测技术研究摘要人工免疫系统的研究旨雀撼取生物免疫系统中独特瓣僚惠处理毫睡锻，研究誊拜设计相应豹摸戳和算法，避丽解决各种簧杂闯题。入工免疫是继入工神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域，是生命科学和计算机科学相互交叉而形成的学科，目前已成为研究热点。生携受疫系绞黯基本臻戆楚毒爻爰垂终程{≥鑫薅，莠褥黪鑫藩分类瀵狳，具有免疫识别、免疫记忆、免瘸调节、免疫宽容和免疫

2、监视等功能特征，是一个自适应、自学习、自组织、并行处理和分布协调的复杂系统。通过深入硒究生物免疫系绞掰蕴含妁各耱倍感处理极镑l，棱建和设诗毒效鹣入侵捡溅模塑稻算法，对于建立基于生物免疫系统的入侵检测薪理论、新方法，激变当前网络安全状况艇有至关重要的意义。本论文深入探索和研究生物免疫系统所蕴禽的学习与检测机制，掰向入搜捡溺系统设诗蠢散豹模鍪帮冀法，逡瑟建立蒸予天工受疫豹入侵稳溅系统。在设计基于生物免疫机制的检测模型和算法时，不仅考虑了生物免疫系统自身的功能特征和体系结构，丽且充分借撩了免疫学的理论研究成果，从冬令鼷次对生物受痰系

3、统懿垂我绦护功能进行建模移分孝厅，强调多焦度瓣生物免瘢枫希9迸程建模及算法设计。具体而言，本论文主要研究工作有：借助于生物兔疫系统基因的表示形式，搬出采用自体／非自体空间的实值矢擞表示，克服了目前普遍存在的二进制表示的局限性，有益于定义不犀嚣捡浏器表示法，露劲于基于垒貔免疫鹣多耱算法戆结合，有弱予在{≥囊俸空间爨好地分配检测器，最小化臼体重叠和最大化非自体裰益。借撩生物免疫系统的抗体生长和成熟机制，提出并解决了检测器自适应生成翊蘧。针对溅蠢免疫冀法存在懿可溅量瞧蓑瓣疑陷，努爨提赉了基于检测翘烫Ⅱ和模糊检测规则的否定选择算法等检

4、测器自适应生成算法，使用燎传算法进化好的检测舰则，用能覆薇非自体空间的超矩形模型来进化检测器。采用模糊检测规则代替脆弱规则，以此来确定一个薪样本怒正常还是异鬻，生戒了与正常偏差静度量。实验表髓，两静算法都能发褒在网络转输数搽与哈尔滨jr程大学工学博士学位论文综合对闽系列数据中魏冥豢。拯敬生物免疫系统中免疫调节功能所蕴含的信息处理机制，针对检测器分配问题，提出了实值否定选择算法和随机化寓值否定选择簿法，把超球体的抗体(检测器)鬃随机地分布谯自体／非自体空间中作为输入，为使嚣自俸空阗豹覆盖最大纯域使垂藩群本豹重叠最，l、纯磊移动检

5、溺嚣位置，弱辩产生需覆流非自体空间的检测器最健数量的较好估计，且非自体空间覆盖的最大化通过一个被证实熙有收敛性质的最优化算法(蒙特卡洛积分法和模拟退火法)宠残。本论文通过抽取艇物免疫系统巾所蕴含的丰富豹信息照联机制，设计了检测器自适应生成算法、检测器分配策略以及然于免疫调节机制的学习算法，提出势实现了一章孛基于层次协作的分布式入侵检测系统(HCDIDS)，逶过安验测试{正臻了该系统兹有效往，提高了稔铡率、降低7误掇率。它结合了层次式和结构式入侵检测系绕的优点，采用高效的自体用}自体识别技术和免疫遗传算法，并通过采用信息融合技术

6、栗实现对分布式攻击的准确检测，不仅砖入侵捡溅凝辍豢《磅究鬃蠢实趸竣簇，器量霹予强关交叉学程瓣发展也鬃莉霾要的意义。关键镯人工免疫；入侵检测；遗传算法；否定选择基于免疫遗传算法的入侵检测技术研究■■■■iiiii《※≈■{；■●■■i；iii■#；iii；；j■■■■i##；iji；；■●■■■■■■#ij；；■iii—IIII■■■●■■iii■i■蝌AbstractTheresearchpurposeofArtificial／mmuneSystemistoextractspecialinformationprocessing

7、mechanismscontainedinbiologicalinl瑚tlnesystem，andthentostudyanddesignthecorrespondingmodelsandalgorithmsthatcouldbeusedtosolvemanykindsofcomplexproblems．Artificialh／tmBneSystemisanovelintelligentComputingresearchfieldfollowingtheinventionofArtificialNeuralNetworkand

8、EvolutionaryComputation,anditiSanemergentinterdisciplinaryresearchfieldgeneratedbylifescienceandcomputerscienceandhasbecomeahotpoint．Theba