基于模糊规则的免疫算法在网络入侵中的应用

摘要：

在网络入侵检测系统中会产生大量误报警，针对该问题，提出一种基于模糊规则的人工免疫优化算法。通过发现并学习两个报警之间的联系程度，计算其关联概率，在关联概率的基础上利用模糊规则对两个报警进行关联，使用人工免疫算法加以优化并通过与阈值的比较做出判断。在模糊规则的基础上使用人工免疫算法可以极大减少误报警的数量，减小入侵检测系统的负载并减轻管理人员处理报警的压力。进行实验仿真并与其它算法在检测率、测试时间等标准上做比较验证，其结果表明，该算法具有一定的可行性和高效性。

关键词：网络入侵、误报警、模糊规则、关联概率、人工免疫算法

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61174113；广东省自然科学基金项目S2011020002735；广东省工业高新技术领域科技计划基金项目2013B010401036

在线出版日期：2016-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3246-3249,3257