【摘 要】
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本文针对近年来传统免疫算法在网络入侵应用中检测率较低以及误报率较高的问题,提出一种基于集群概率的免疫算法(CPAI)。该算法首先根据随机生成的单个检测器与自体元素的亲和力来生成候选检测器;然后采用概率密度函数(PDF)将具有相似行为的候选检测器组成一个群组并产生群组检测器;最后再通过对比每一个外来元素与群组检测器的亲和力,来判断该外来元素是否为异常。通过网络入侵的仿真实验表明,与传统的肯定选择算法
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本文针对近年来传统免疫算法在网络入侵应用中检测率较低以及误报率较高的问题,提出一种基于集群概率的免疫算法(CPAI)。该算法首先根据随机生成的单个检测器与自体元素的亲和力来生成候选检测器;然后采用概率密度函数(PDF)将具有相似行为的候选检测器组成一个群组并产生群组检测器;最后再通过对比每一个外来元素与群组检测器的亲和力,来判断该外来元素是否为异常。通过网络入侵的仿真实验表明,与传统的肯定选择算法(PSA)和实值否定选择算法(RVNSA)相比较,该方法在检测率、误报率以及平均反应时间方面都体现出了明
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