【摘 要】
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本文提出一种采用最近邻自体耐受的否定选择算法（Nearest Neighbor Self Tolerance Negative selection algorithm,NST-NSA）,该算法在通过数据预处理阶段将所有样本压缩进单位
【基金项目】
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基于子空间的免疫检测器生成方法及其在网络安全态势感知中的应用研究（四川省教育厅自然科学项目15ZB0142）
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本文提出一种采用最近邻自体耐受的否定选择算法（Nearest Neighbor Self Tolerance Negative selection algorithm,NST-NSA）,该算法在通过数据预处理阶段将所有样本压缩进单位特征空间,并利用N维数组记录自体位置;在训练阶段根据候选检测器坐标在N维数组中搜索最近近邻自体进行计算。实验结果表明,想对于传统的否定选择算法NST-NSA能以更短的时间达到更高的检测率。
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