论文部分内容阅读
抽取“非我”分类特征序列并依据它对“非我”进行准确分类是计算机免疫系统实现高效免疫应答的关键。基于规则重组的“非我”分类特征抽取算法（NFERR）以进程的系统调用序列为数据源，利用机器学习和数据挖掘方法抽取分类规则，并根据与原系统调用序列的匹配结果对这些规则进行重组得到“非我”特征序列。实验结果证明了此算法在“非我”分类特征抽取上的有效性。