基于改进否定选择算法的异常检测方法研究

摘要：

人工免疫理论目前被广泛应用于入侵检测系统,以解决无法识别的未知异常问题,应用最多的是否定选择算法.传统的实值否定选择算法通过随机方式生成候选检测器,随着自体集数量的增多,成熟检测器生成的时间复杂度呈指数级增长,导致训练阶段耗费时间长.为解决检测器生成过程中时间消耗过长问题,文章提出基于邻域搜索的实值否定选择算法(Real-Valued Negative Selection Algorithm Based on Neighborhood Searching,NS-RNSA),通过邻域搜索算法找到落在候选检测器邻域的自体样本点,利用这些样本点构建新的自体集合,以提高成熟检测器生成效率.文章以NS-RNSA算法为核心构建异常检测模型NSRNSAADM,在此模型基础上进行实验,验证基于邻域搜索的否定选择算法的性能.实验表明,文章提出的方法在保证检测率、误报率的基础上,能够降低自体耐受过程所需时间.

关键词：否定选择算法、邻域搜索、异常检测

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金[U1736212,;四川省重点研发项目[2018GZ0183,;中国博士后科学基金[2019TQ0217

在线出版日期：2020-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：75-82