免疫阴性选择算法检测器研究及其在蠕虫检测中的应用

摘要

根据生物免疫系统的基本原理而发展起来的人工免疫系统,主要应用于各类人类信息处理技术、计算技术和智能系统中。其中,人工免疫中的阴性选择算法可以被描述为识别“自我”和“非自我”并将“非自我”消除的问题。借鉴免疫阴性选择机制可以改善计算机的安全,即通过对自然免疫系统的模拟研究,可对计算机安全系统的研究工作产生重要的实际意义。
　　 本文针对现有阴性选择算法的缺点,对实数阴性选择算法进行了改进,提出了两种改进阴性选择算法。其中,针对实数编码的阴性选择算法提出了一种二维空间上半径可变的阴性选择算法,以提高算法的检测效率。另外,针对二进制编码阴性选择算法也进行了改进,提出了一种r可变与海明规则自适应融合的阴性选择检测算法。算法利用非线性混沌产生检测器,保证了检测器的多样性,并设计了一种自适应融合算子,实现r可变与海明规则自适应的融合。本文通过编程实现了对算法改进的仿真,实验仿真结果表明,改进算法仿真数据与原算法数据比较,算法黑洞数量均大幅下降,减少了黑洞空间,同时检测率有显著提高,提高了检测覆盖空间,证明了改进算法的有效性。
　　 本文最后将改进二维空间上半径可变的阴性选择算法应用于计算机的蠕虫检测中,设计了一种改进型的蠕虫病毒检测阴性选择算法模型,利用可变半径实值阴性选择算法产生的具有尽可能大覆盖范围的检测器,以检测蠕虫攻击。实验结果表明,蠕虫检测算法具有准确性和实时性。蠕虫检测算法正确识别率高达90％,误报率在5％之内,具有较强的病毒识别能力。

目录

文摘

英文文摘

论文说明:图表目录、注释表

第1章 绪论

1.1 国内外研究现状

1.1.1 人工免疫系统模型的发展

1.1.2 人工免疫系统研究内容和现状

1.2 人工免疫在网络安全领域中的应用研究现状

1.3 研究目的与意义

1.4 研究内容与章节安排

第2章 免疫阴性选择算法原理及其相关技术

2.1 生物免疫系统阴性选择算法生理基础

2.2 阴性选择算法数学模型

2.3 阴性选择算法的分类

2.3.1 实值阴性选择算法

2.3.2 二进制阴性选择算法

2.4 小结

第3章 改进的实值阴性选择算法检测器

3.1 固定半径的实值阴性选择算法原理

3.2 改进的实值向量型阴性选择算法

3.3 改进的可变半径的实值阴性选择算法及其仿真实验

3.4 小结

第4章 改进的二进制阴性选择算法检测器

4.1 引言

4.2 二进制阴性选择算法基本原理

4.2.1 Forrest阴性选择算法

4.2.2 匹配概率Pm对检测器的影响

4.3 改进的二进制阴性选择算法

4.3.1 r可变的二进制阴性选择算法

4.3.2 成熟检测器需要的迭代次数测试

4.3.3 不同匹配阈值的检测器的分布

4.3.4 检测率Ps测试

4.4 rcb和海明规则融合的改进算法及其仿真实验

4.4.1 改进模型的设计思想

4.4.2 改进算法的流程描述

4.4.3 改进算法的实现

4.4.4 改进算法的有效性分析

4.4.5 改进模型的参数分析

4.5 小结

第5章 阴性选择算法在蠕虫检测中的应用

5.1 蠕虫病毒概述

5.2 基于阴性选择的蠕虫检测系统模型

5.3 实验测试

5.4 小结

结论

参考文献

致谢

附录 攻读学位期间发表的学术论文