基于决策树的主从结构的Self集构造算法
针对基于计算机免疫的入侵检测系统中所面临着"不完全Self集"的问题,设计了基于决策树的主从结构的Self集构造算法.将决策树引入到传统的否定选择算法中,通过决策树把经过免疫耐受淘汰后的候选检测器进行重新分类,并将满足设定条件的候选检测器集合构造"从Self集",实现Self集的动态扩充,最后利用"匹配矛盾"淘汰"从Self集"中不合格的元素.实验分析结果表明了该算法的有效性,改善了检测器识别性能.
计算机免疫、入侵检测、否定选择算法、决策树、自体集
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
湖北省教育厅科研项目2004D006
2008-05-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1616-1618,1643