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一种基于用户行为的Self集构造和演化方法 被引量:11
1
作者 梁意文 李俊涛 +1 位作者 郭学理 康立山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2001年第9期7-9,14,共4页
对计算机安全免疫系统中Self集构造的可能性和特征码选取的原则进行了探讨性的分析 ,提出了一种基于用户行为的Self集构造方法。Self集中的特征码包含了用户的操作、操作对象和操作参数。
关键词 演化计算 入侵检测 SELF集 计算机安全免疫系统 计算机网络 防火墙
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一种仿生物免疫的计算机安全系统模型 被引量:18
2
作者 王凤先 刘振鹏 +1 位作者 李继民 常胜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第4期698-701,共4页
根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Im-mune System Model).该模型由不同的代理构成,各代理模拟不同的免疫细胞的功能,通过相互协作,区分系统中的“自我”、“非我”,并消除“非... 根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Im-mune System Model).该模型由不同的代理构成,各代理模拟不同的免疫细胞的功能,通过相互协作,区分系统中的“自我”、“非我”,并消除“非我”。 展开更多
关键词 仿生物免疫 计算机安全系统模型 计算机免疫 多代理 仿生学理论
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基于危险理论与数理统计的入侵检测模型 被引量:8
3
作者 王春枝 金伟健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第11期136-138,共3页
分析了危险理论的基本机制,针对处理危险信号的特点,提出了基于特征串HAMMING距离的数理统计匹配算法,并以该算法来优化协同信号的产生,以及操作抗原与抗体的匹配,最后给出了基于该算法的入侵检测模型。
关键词 计算机免疫 危险理论 入侵检测 危险信号 数理统计
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入侵检测系统匹配规则的研究 被引量:6
4
作者 张虹 蔡焕夫 +1 位作者 高平安 赵国红 《微计算机信息》 北大核心 2006年第11X期120-122,共3页
入侵检测系统中匹配规则的选择和匹配概率的计算将影响整个检测系统的效率。精确的概率描述可以更准确地确定交叉反应阈值r。r值是检测器集的生成及检测器有效检测重要参数。而目前被广泛引用的基于r-连续位匹配的概率公式存在误差,在... 入侵检测系统中匹配规则的选择和匹配概率的计算将影响整个检测系统的效率。精确的概率描述可以更准确地确定交叉反应阈值r。r值是检测器集的生成及检测器有效检测重要参数。而目前被广泛引用的基于r-连续位匹配的概率公式存在误差,在某些条件下对匹配概率的计算不正确。因此使用一个更准确的基于该匹配规则的匹配概率分布公式显得十分必要。通过对精确匹配概率公式中参数的分析,可以看出影响入侵检测系统的部分因素。 展开更多
关键词 计算机免疫 入侵检测 检测器 匹配规则 匹配概率
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结合XGBoost的树突状细胞改进算法 被引量:6
5
作者 杨晨 梁意文 +1 位作者 谭成予 周雯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期194-197,203,共5页
树突状细胞算法(DCA)要求输入3类信号,需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征,提出一种基于XGBoost的DCA。通过使用XGBoost算法迭代生成决策树,根据决策树的特征节点对数据集的特征指标进行提取与分... 树突状细胞算法(DCA)要求输入3类信号,需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征,提出一种基于XGBoost的DCA。通过使用XGBoost算法迭代生成决策树,根据决策树的特征节点对数据集的特征指标进行提取与分类,并作为DCA的信号输入以实现算法优化。使用KDD99数据集进行实验,结果表明,与基于粗糙集的改进算法相比,该算法的准确率更高,最高可达0.859 00。 展开更多
关键词 树突状细胞算法 XGBoost算法 决策树 特征提取 计算机免疫
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计算机免疫系统中沙盒主机的构建 被引量:5
6
作者 赵丽 王凤先 +1 位作者 刘振鹏 常卓 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期9-11,共3页
为提高系统的安全性,介绍了一种仿生物免疫系统设计的计算机系统安全模型GECISM(generalcomputerimmunesystemmodel),该模型由不同的代理构成,各代理模拟相应免疫细胞的功能,在此基础上提出了沙盒主机代理的构建方案.
关键词 计算机免疫 代理 安全 知识库
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基于遗传算法和模拟退火算法的免疫识别规则优化 被引量:5
7
作者 王凤先 戴寒松 +1 位作者 刘振鹏 张岩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第35期97-99,共3页
识别器是计算机免疫系统的一个重要组成部分,对于识别器的构造也是计算机免疫学的一个重要研究领域。基于遗传算法和模拟退火算法的计算机免疫规则提取方法,探讨了利用遗传算法对self集和nonself集的规则库进行演化,并采用模拟退火算法... 识别器是计算机免疫系统的一个重要组成部分,对于识别器的构造也是计算机免疫学的一个重要研究领域。基于遗传算法和模拟退火算法的计算机免疫规则提取方法,探讨了利用遗传算法对self集和nonself集的规则库进行演化,并采用模拟退火算法进行组合优化,使得演化后的规则库能够具有更好的识别能力。 展开更多
关键词 计算机免疫 识别规则 遗传算法 模拟退火
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GECISM:仿生的计算机免疫系统模型 被引量:3
8
作者 刘振鹏 常胜 +1 位作者 王凤先 李继民 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期155-157,共3页
根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Immune System Model )。GECISM的NFA(Non-deterministic Finite Automaton )模型精确定义了GECISM的属性和特征,为GECISM的性能分析、系统测... 根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Immune System Model )。GECISM的NFA(Non-deterministic Finite Automaton )模型精确定义了GECISM的属性和特征,为GECISM的性能分析、系统测试提供了理论 基础。 展开更多
关键词 计算机免疫 多代理 仿生 有限自动机模型
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一种基于阴性选择的免疫检测器生成算法 被引量:1
9
作者 李坚 牟永敏 《北京机械工业学院学报》 2008年第2期45-48,共4页
通过简单介绍计算机免疫系统的原理,并对传统阴性选择算法进行分析,针对其不足,提出了一种新的生成检测器的改进算法。对匹配规则的阈值可变,并引入了全局匹配和局部匹配的概念,提高了生成的检测器成为成熟检测器的概率。同传统的阴性... 通过简单介绍计算机免疫系统的原理,并对传统阴性选择算法进行分析,针对其不足,提出了一种新的生成检测器的改进算法。对匹配规则的阈值可变,并引入了全局匹配和局部匹配的概念,提高了生成的检测器成为成熟检测器的概率。同传统的阴性选择算法相比,大大减少了不可避免的"黑洞"数量,提高了检测率。 展开更多
关键词 计算机免疫 阴性选择算法 匹配阈值
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基于模糊模式识别的自体集的构造方法 被引量:1
10
作者 卢建华 袁细国 符海东 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第1期38-40,93,共4页
目前计算机安全免疫系统中都还面临着“不完全self集合”的问题,尤其是在基于网络的入侵检测系统中会产生较大的缩放。提出了一种面向网络的免疫模型中自体集的构造方法,借鉴了模糊数学的理论,采用了模糊模式识别原则来评价网络连接行... 目前计算机安全免疫系统中都还面临着“不完全self集合”的问题,尤其是在基于网络的入侵检测系统中会产生较大的缩放。提出了一种面向网络的免疫模型中自体集的构造方法,借鉴了模糊数学的理论,采用了模糊模式识别原则来评价网络连接行为的“正常度”,从而确定是否作为训练集(self集)中的元素。 展开更多
关键词 计算机免疫 入侵检测 模糊模式识别 自体集 隶属度
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基于r-连续位匹配规则的入侵检测研究 被引量:1
11
作者 张虹 蔡焕夫 +1 位作者 高平安 赵国红 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第7期1532-1534,1726,共4页
匹配规则和匹配概率精度直接影响入侵检测系统的性能。Hofmeyr曾提出一个基于r-连续位匹配规则的匹配概率的近似公式,但这个公式存在明显的误差。通过匹配系数矩阵Aij的提出,一个更精确的匹配概率公式将会修正误差,并准确地计算匹配概率... 匹配规则和匹配概率精度直接影响入侵检测系统的性能。Hofmeyr曾提出一个基于r-连续位匹配规则的匹配概率的近似公式,但这个公式存在明显的误差。通过匹配系数矩阵Aij的提出,一个更精确的匹配概率公式将会修正误差,并准确地计算匹配概率,这个概率有助于得到交叉反应阈值r的最优解。通过快速匹配算法,使得构建高效入侵检测系统成为可能。 展开更多
关键词 计算机安全 计算机免疫 入侵检测 检测器 匹配规则 匹配概率
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采用奇异值分解和信息增益的树突状细胞模型 被引量:2
12
作者 杨信民 董红斌 +1 位作者 谭成予 周雯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第15期156-162,共7页
针对树突状细胞算法(Dendritic Cell Algorithm,DCA)存在的信号提取过程中受人工经验影响和对无序数据的异常检测能力不强的问题,提出了采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和信息增益(Information Gain,IG)的树突状细胞... 针对树突状细胞算法(Dendritic Cell Algorithm,DCA)存在的信号提取过程中受人工经验影响和对无序数据的异常检测能力不强的问题,提出了采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和信息增益(Information Gain,IG)的树突状细胞模型——SIDCA。SIDCA用奇异值分解(SVD)方法得到最相关特征子集,再使用信息增益提取最相关特征子集中的最相关特征,实现自适应提取信号,降低无序数据给算法带来的混淆。实验结果表明,与经典DCA和确定性DCA(Deterministic Dendritic Cell Algorithm,dDCA)相比,SIDCA在有序和无序数据集上均有更高的准确率和更低的误报率。 展开更多
关键词 树突状细胞算法 奇异值分解 信息增益 计算机免疫 危险理论
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计算机免疫系统中沙盒主机的负载平衡 被引量:1
13
作者 王凤先 曾斌 +1 位作者 张海帆 常卓 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第4期434-438,共5页
讨论了保证仿生计算机免疫系统GECISM(GeneralComputerImmuneSystemModel)中沙盒主机可靠性和高效性的配置策略.改进了现有的自适应动态负载平衡算法,提出能够根据系统负载情况动态修改阈值并通过进程迁移使重负载逐步扩散的动态反馈自... 讨论了保证仿生计算机免疫系统GECISM(GeneralComputerImmuneSystemModel)中沙盒主机可靠性和高效性的配置策略.改进了现有的自适应动态负载平衡算法,提出能够根据系统负载情况动态修改阈值并通过进程迁移使重负载逐步扩散的动态反馈自适应启动算法,该算法有效地解决了沙盒主机负载突变的问题. 展开更多
关键词 计算机免疫 沙盒主机 负载平衡 自适应 进程迁移
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GECISM中的回滚、备份与设障 被引量:1
14
作者 常卓 王凤先 《计算机工程与设计》 CSCD 2003年第11期95-97,共3页
检查点技术用来对系统中正常运行的程序有效状态进行备份,当系统出现故障时,可以根据最近的检查点恢复当前失效的进程,减少计算的损失。由不同的代理构成的计算机免疫系统GECISM(GEneral ComputerImmune System Model)是把生物免疫系统... 检查点技术用来对系统中正常运行的程序有效状态进行备份,当系统出现故障时,可以根据最近的检查点恢复当前失效的进程,减少计算的损失。由不同的代理构成的计算机免疫系统GECISM(GEneral ComputerImmune System Model)是把生物免疫系统的机理用于计算机安全领域的一个产物。通过比较多种不同的检查点机制,选择利用缓冲回滚系统BRAS(Buffering RollbAckSystem)检查点机制实现GECISM中类TD代理功能,使系统回卷到以前洁净点状态。 展开更多
关键词 GECISM 计算机免疫系统 缓冲回滚系统 计算机安全
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基于决策树的主从结构的Self集构造算法
15
作者 符海东 谢琪 袁细国 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第7期1616-1618,1643,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 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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基于Apriori算法的免疫识别规则的挖掘(英文) 被引量:1
16
作者 张寿华 伊开 +1 位作者 李继民 刘振鹏 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2007年第2期38-42,共5页
GECISM(GEneral computer immune system model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则的是GECISM的一个重要研究内容。改进后的Aprior... GECISM(GEneral computer immune system model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则的是GECISM的一个重要研究内容。改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从“自我”集和“非我”集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则。这些规则反映了“自我”和“非我”的内在特征,是GECISM进行“非我”检测的判据。 展开更多
关键词 计算机免疫 识别规则 数据挖掘 APRIORI算法
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基于r-连续位匹配规则的入侵检测研究 被引量:1
17
作者 张虹 蔡焕夫 +1 位作者 高平安 赵国红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第29期114-117,共4页
检测器匹配规则和匹配概率是入侵检测系统中构建检测器集和检测器进行有效检测的重要依据。Hofmeyr曾经提出一个基于r-连续位匹配规则的匹配概率分布公式,这个公式在构建检测系统时被广泛使用,但这个公式存在误差。因此提出一个更准确... 检测器匹配规则和匹配概率是入侵检测系统中构建检测器集和检测器进行有效检测的重要依据。Hofmeyr曾经提出一个基于r-连续位匹配规则的匹配概率分布公式,这个公式在构建检测系统时被广泛使用,但这个公式存在误差。因此提出一个更准确的基于该匹配规则的匹配概率分布公式将对入侵检测系统性能的改进有重要意义。从对这个匹配公式中两个参数r和l的取值范围分析可以得出影响入侵检测系统性能的某些因素。一个实现快速r-连续位匹配的算法的提出,解决了系统进行匹配运算时的时间开销问题。 展开更多
关键词 计算机免疫 入侵检测 检测器 匹配规则 匹配概率
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计算机免疫系统GECISM中类TCAgent设计
18
作者 刘振鹏 张寿华 徐建民 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第5期57-59,65,共4页
类TCAgent是计算机免疫系统模型GECISM系统的重要功能模块,类TCAgent接受未知特征或无法消除的“非我”,把含有“非我”的进程迁移到沙盒主机。结合类TCAgent的特点,借鉴分布式系统中进程迁移的方法,提出了类TCAgent的实现方法。该方法... 类TCAgent是计算机免疫系统模型GECISM系统的重要功能模块,类TCAgent接受未知特征或无法消除的“非我”,把含有“非我”的进程迁移到沙盒主机。结合类TCAgent的特点,借鉴分布式系统中进程迁移的方法,提出了类TCAgent的实现方法。该方法尽可能减少进程延迟期间所传递的信息量,有效地减少了迁移延迟,加快了进程的运行速度。 展开更多
关键词 计算机免疫 进程迁移 移动代理 分布式系统
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计算机免疫系统GECISM中识别规则的挖掘
19
作者 张寿华 伊开 +2 位作者 王振夺 任志利 刘振鹏 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2007年第2期204-208,共5页
GECISM(GEneral Computer Immune System Model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算... GECISM(GEneral Computer Immune System Model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从“自我”集和“非我”集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则.这些规则反映了“自我”和“非我”的内在特征,是GECISM进行“非我”检测的依据. 展开更多
关键词 计算机免疫 识别规则 数据挖掘 APRIORI算法
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基于规则重组的“非我”特征序列抽取算法
20
作者 王凤先 刘振鹏 潘洪涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第14期146-148,共3页
抽取“非我”分类特征序列并依据它对“非我”进行准确分类是计算机免疫系统实现高效免疫应答的关键。基于规则重组的“非我”分类特征抽取算法(NFERR)以进程的系统调用序列为数据源,利用机器学习和数据挖掘方法抽取分类规则,并根据与... 抽取“非我”分类特征序列并依据它对“非我”进行准确分类是计算机免疫系统实现高效免疫应答的关键。基于规则重组的“非我”分类特征抽取算法(NFERR)以进程的系统调用序列为数据源,利用机器学习和数据挖掘方法抽取分类规则,并根据与原系统调用序列的匹配结果对这些规则进行重组得到“非我”特征序列。实验结果证明了此算法在“非我”分类特征抽取上的有效性。 展开更多
关键词 计算机免疫 数据挖掘 “非我”分类特征
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