【摘 要】
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在基于免疫模型的网络入侵检测中,因模型对自体的动态变化缺乏自适应性导致高的误报率和漏报率。为了提高网络入侵检测模型在动态环境下的自适应性,使模型能更好地应对不断变
【机 构】
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太原理工大学计算机与软件学院,茂名学院计算机与电子信息学院
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在基于免疫模型的网络入侵检测中,因模型对自体的动态变化缺乏自适应性导致高的误报率和漏报率。为了提高网络入侵检测模型在动态环境下的自适应性,使模型能更好地应对不断变化的外部环境,提出了一种新的自适应网络入侵检测模型。模型中详细阐述了自体的演化,对现有否定选择模型中检测器生成存在问题进行了分析,提出新的检测器生成算法,随着自体的在线自动更正,检测器可以始终保持同步更新。结果表明该模型具有很好自适应性和动态性,可以对入侵行为进行有效的识别。
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