【摘 要】
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针对自体集数据规模较大造成的时空上的巨大消耗而难以处理的问题,设计了基于人工免疫的网络入侵检测系统(NIDS)的自体集匹配机制。为提高入侵检测系统的检测效率,提出概率匹配高效寻优机制。首先证明了网络数据的相对集中性,通过计算平均查找长度(ASL)分析了概率匹配机制的有效性,并通过模拟实验验证了该机制的快速匹配效率,并且在一种基于自体集规模简约机制的新型人工免疫网络入侵检测系统上进行了工程应用,取得
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,东莞理工学院计算机学院,东莞理工学院城市学院计算机与信息科学系,太原理工大学信息工程学院
【基金项目】
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广东省教育部产学研项目（2009B090300350）,东莞市科技计划项目（2011108102015）.
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针对自体集数据规模较大造成的时空上的巨大消耗而难以处理的问题,设计了基于人工免疫的网络入侵检测系统(NIDS)的自体集匹配机制。为提高入侵检测系统的检测效率,提出概率匹配高效寻优机制。首先证明了网络数据的相对集中性,通过计算平均查找长度(ASL)分析了概率匹配机制的有效性,并通过模拟实验验证了该机制的快速匹配效率,并且在一种基于自体集规模简约机制的新型人工免疫网络入侵检测系统上进行了工程应用,取得了较好的匹配效果。
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