基于免疫优势多克隆网络的异常检测

摘要：

为实现无监督异常检测,提出一种用于网络数据训练学习的免疫优势多克隆网络聚类算法.根据抗体抗原亲合度,通过免疫优势、克隆、交叉、非一致变异、禁忌克隆和克隆死亡等人工免疫系统算子,实现抗体网络的进化学习和自适应调节.以一个小规模的网络映射原始数据集的内在结构,利用基于凝聚的层次聚类方法对网络结构进行分析,从而获得描述正常和异常行为的数据特征.仿真结果表明,该算法适用于大规模、无标识数据的异常检测,并能检测出未知攻击.

关键词：异常检测、免疫优势、多克隆网络、交叉算子、非一致变异、禁忌克隆

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61105064;陕西省教育厅科研基金资助项目2010JK837;陕西省自然科学基金资助项目2011JM8007

在线出版日期：2012-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：129-132