基于免疫的检测漏洞问题研究

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针对已有实值非选择算法中检测漏洞问题,提出一种改进的算法提高对检测漏洞的覆盖。算法基于可变长实值检测器实现,主要思想是把自体样本分为边界自体样本和非边界自体样本。在检测器的生成过程中,鉴别和记录边界自体样本;在对新样本的检测过程中,检测是否匹配边界自体。通过人工合成数据集2DSyntheticData和实际Iris数据集对算法进行了验证。实验结果表明,算法检测率较高,在覆盖自体和非自体边界处的漏洞方面明显优于已有的算法。
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