基于粒子群和人工免疫的混合入侵检测系统研究

摘要：

目前,漏报率和误报率高一直是入侵检测系统(IDS)的主要问题,而IDS主要有误用型和异常型两种检测技术.根据这两种检测技术各自的优点以及它们的互补性,本文给出一种基于人工免疫的异常检测技术和基于粒子群优化(PSO)的误用检测技术相结合的IDS模型;同时,该系统还结合特征选择技术降低数据维度,提高系统检测性能.实验表明,该系统具有较高的检测率和较低的误报率,可以自动更新规则库,并且记忆未知类型的攻击,是一种有效的检测方法.

关键词：入侵检测系统、误用检测、异常检测、粒子群优化、人工免疫

所属期刊栏目：29

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60673161;教育部科学技术基金206073;福建省自然科学基金A0610012

在线出版日期：2007-12-03（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：4-6,10