免疫算法在入侵检测预处理中的应用

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1、重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要入侵检测是一种能检测任何企图破坏资源完整性、保密性和可用性等入侵行为，并能采取对抗措施的技术。目前，入侵检测技术研究的重点集中在无需指导的异常检测上。聚类分析是无需指导学习的重要方法。对于基于聚类技术的入侵检测，现有的方法大都是以距离差异为基础的，而“同等重要地依赖所有属性的[1]相似性度量会引起误导”。克服该“误导”的有效方法之一就是为每一个属性加一个权值，让不同的属性在聚类中起不同的作用。本论文基于上述研究背景，主要进行了以下内容的研究：1.在分析各种用于入侵检

2、测的聚类技术，充分理解了国内外现有的数据预处理方法的基础上，针对基于距离的聚类技术用于入侵检测中时，没有考虑各个属性的不同重要程度问题，提出了把免疫算法用于数据预处理阶段来搜索属性的最优权重值。2.把免疫算法用于聚类入侵检测预处理阶段，给出了详细的算法实现。论文中的免疫算法从检测率和误报率两个重要指标出发，以寻找检测入侵效果最好的一组权重值为目的进行搜索。在抗体的编码阶段，设计了二进制的编码方式表示权重值。在抗体的评价阶段，针对入侵检测的具体特点，提出了把抗体带入实际入侵数据，采用改进的k-mea

3、ns进行评价的方法。通过对当前各种抗体与抗体间亲和力计算方法的分析、比较，选用信息熵的方法计算抗体与抗体间亲和力。3.采用KDDCUP数据集，在MicrosoftVisualStudio.Net2003的环境下进行了仿真实验，获得了比较理想的实验结果。通过和其它算法进行对比实验，验证本文算法在检测入侵上优于其它算法。同时，把实验得到的权重应用于多个KDDCUP数据集，验证了本文算法的有效性和正确性。关键词：入侵检测，免疫算法，权重，聚类算法，数据预处理I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACT

4、Theintrusiondetectionisonekindoftechnologies,whichcandetectanyintrusionbehaviorthatattemptstodestroyresources’integrity,secrecy,usabilityandsoon,andadoptsthecountermeasure.Atpresent,theresearchingemphasisofintrusiondetectiontechnologycentralizesinanom

5、alydetectionwithoutinstructions.Clusteringanalysisisanimportantmethodofstudywithoutinstructions.Theexistingmethodsforintrusiondetectionbasedonclusteringmostlymeasuredbythedistancedifference,but"dependingonthesimilaritymeasurementofallattributesinthesa

6、medegreetendto[1]arousemisleading".Oneeffectivemethodtoovercomethis"misleading"isaddingoneweightforeachattributetoletthedifferentattributehasdifferentfunctioninclustering.Basedontheresearchbackgroundstatedabove,thisdissertationdoesthefollowingstudy:1.

7、Thisdissertationanalysesthevariousclusteringtechnologiesusedinintrusiondetection,andfullyunderstandstheexistingdatapreprocessingmethods.Findthequestionthatclusteringtechnologybasedondistanceusedinintrusiondetection,hasnoconsiderationonthedifferentattr

8、ibuteshavingdifferentimportance.Inordertofindtheweights,immunealgorithmisproposedtosearchthebestweightsindatapreprocessinginintrusiondetectionbasedonclustering.2.Useimmunealgorithmindatapreprocessinginintrusiondetection,andgavethedetailedproce