《電子技術應用》
您所在的位置:首頁 > 測試測量 > 設計應用 > 一種分段檢測器集合生成算法的研究與實現
一種分段檢測器集合生成算法的研究與實現
來源:微型機與應用2012年第15期
張小梅
(蘭州資源環境職業技術學院 信息管理系,甘肅 蘭州 730021)
摘要: 目前大多數入侵檢測算法的研究均用于提高系統檢測的準確率和對非法抗原的覆蓋率,缺乏對提高算法檢測速度的研究。針對這一問題,提出一種新的基于否定選擇的檢測器生成算法,利用分段的方法,先將候選檢測器集合的大小利用求解遞歸公式計算出來,再用求解序號隨機生成檢測器。實驗表明,該算法的時間效率得到顯著提高,并具有實際的工程應用價值。
Abstract:
Key words :

摘  要: 目前大多數入侵檢測算法的研究均用于提高系統檢測的準確率和對非法抗原的覆蓋率,缺乏對提高算法檢測速度的研究。針對這一問題,提出一種新的基于否定選擇檢測器生成算法,利用分段的方法,先將候選檢測器集合的大小利用求解遞歸公式計算出來,再用求解序號隨機生成檢測器。實驗表明,該算法的時間效率得到顯著提高,并具有實際的工程應用價值。
關鍵詞: 否定選擇;檢測器;遞歸;模式匹配

 陰性選擇算法是Forrest等人研究出來的應用于計算機安全防護的檢測算法[1],其用于故障檢測最大的優勢是用有限數量的檢測器檢測無限種類的故障[2-5]。但這些算法都要檢查抗原中長度超過匹配閾值的所有子串是否在檢測器中出現,在都未出現的情況下,才能夠判斷抗原合法,由此導致檢測效率較低。國內的一些否定選擇算法,如參考文獻[6-7]的研究也主要用于這一方面,缺乏對否定選擇算法檢測效率的研究。
 本文深入研究了傳統否定算法的缺點及其產生的原因,提出了一種新的分段選擇檢測器生成算法并加以實現,克服了現有方法的不足。



 



  該算法的檢測準確率高于90%,雖然未達到預先設定的95%的檢測率(這是由于“孔洞”[2]問題導致的),但是已經滿足了故障在線檢測問題的需求。而且,該算法在生成檢測器集合時,所花費的時間為2分42秒,而傳統否定算法則需要5分33秒,可見,改進后的算法的時間性能提高顯著。
論文將檢測器集合的生成分段進行,并對算法的性能進行了驗證。實驗結果表明,本文的檢測器生成算法的匹配速度更快,且能夠有效地提高檢測效率,減小漏報率與誤報率,具有實際的工程應用價值,為進一步研究入侵檢測系統提供了新的算法依據。
參考文獻
[1] ROEKE A J, DEMARA R F. Confidant: Collaborative Objeet Notifieation Framework for Insider Defense using Autonomous Network Transactions. Autonomous Agentsand Multi-Agent System[J]. 2006(1).
[2] FORREST S, PERELSON A, A LLEN L, et al. Self-nonself discrim ination in a computer[C]. In Proceedings IEEE Symposium on Research in Security and Privacy,Los A lan itos,CA,1994,IEEE Computer Society Press.
[3] FORREST S, HOFMEYR S A. Engineering an immune system[J]. Graft,2001(4):5-9.
[4] BALTHROP J, FORREST S, GLICKMAN M R. Revisting L ISYS: parameters and normal behavior[C]. In Procceding of the 2002 Congress on Evolutionary Computation CEC 2002.
[5] FAMER J D, PACKARD N H, PERELSON A S. The immune system, adaptation, and machine learning[J].Physical D,1996.
[6] ZHANG H, WU L F, ZHANG Y S, et al. An algorithm of r-adjustable negative selection algorithm and its simulation analysis[J].  Chinese Journal of Computers, 2005, 28(10):1614-1619(in Chinese with English abstract)
[7] SMITH R, FORREST S. Searching for diverse, cooperative populations with genetic algorithm[J]. Evolutionary Computation, 1993.

此內容為AET網站原創,未經授權禁止轉載。
主站蜘蛛池模板: 亚洲综合无码一区二区 | 在线免费看a爱片 | 夜色在线影院 | 日日噜噜夜夜狠狠久久aⅴ 日日噜噜夜夜狠狠久久丁香七 | 欧美成人三级一区二区在线观看 | 国产精品一卡二卡三卡 | 男女交性过程视频无遮挡在线 | hdxxxxx中国老太 | 一区二区不卡在线观看 | 午夜美女影院 | 成人私人影院www片免费高清 | 色爽爽爽爽爽爽爽爽 | 免费网站国产 | 亚洲欧美色视频 | 丁香六月激情 | 日本黄色小说视频 | 色噜噜狠狠狠狠色综合久一 | 免费成人黄色 | 午夜视频免费看 | 亚洲欧美日韩中文v在线 | 日韩福利在线 | 亚洲欧美日韩久久一区 | 操野逼| 又黄又爽又色又刺激的视频 | 一级a级国产不卡毛片 | 欧美日韩视频二区三区 | 日韩亚洲人成在线 | 国产精品国产 | 99精品影视 | 日本特黄色片 | 国产一区二区三区在线 | 波多野结衣视频在线观看 | 777艳片 | 欧美在线观看a | 日本不卡免费在线 | 日韩日b| 91短视频版在线观看www | 日韩精品专区 | 91免费高清无砖码区 | 午夜影院免费在线观看 | 日韩欧美精品综合一区二区三区 |