基于树突状细胞理论的入侵检测模型研究

摘要：

人工免疫入侵检测是当前主流的入侵检测技术之一,而危险理论中树突状细胞入侵检测方法是人工免疫研究的最新成果.建立危险理论树突状细胞入侵检测模型的关键是要解决危险信号的定义和表示,本文在免疫危险理论和树突状细胞理论基础上,使用多分类器算法来动态提取危险信号,设计MC-DCA入侵检测模型,以提高抗原提呈、抗体识别的效率.并使用KDDCUP99常用网络入侵检测数据,对构建的MC-DCA入侵检测仿真模型和传统AIS模型、DT模型的进行对比仿真实验,实验结果表明MC-DCA有更好的入侵检测识别能力.

关键词： 计算机网络 入侵检测模型 信号处理 异常检测 仿真分析 树突状细胞理论 免疫危险理论

作者: 李露璐 朱晓姝 李超建

作者单位: 玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林 537000

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第24届计算机技术与应用学术会议(CACIS-2013)

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 58-62

在线出版日期: 2013-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）