人工免疫中的匹配算法研究.pdf

1、人工免疫系統(tǒng)是基于生物免疫原理構(gòu)建的一種智能系統(tǒng)，可用于解決計(jì)算機(jī)安全領(lǐng)域的問(wèn)題。否定選擇算法作為人工免疫系統(tǒng)的核心算法之一，被廣泛應(yīng)用于病毒檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中。然而，基于否定選擇的入侵檢測(cè)系統(tǒng)也存在一些不足：漏檢率高、檢測(cè)器生成效率低。在否定選擇過(guò)程中，匹配算法是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，它與檢測(cè)系統(tǒng)的漏檢率及檢測(cè)器生成效率密切相關(guān)，因此研究一種新的匹配算法以提高檢測(cè)系統(tǒng)的性能具有重要意義。
　　本文詳細(xì)介紹了否定選擇過(guò)程中常用的幾

2、種匹配算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真測(cè)試了特定參數(shù)下各算法的性能。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，闡述了各項(xiàng)參數(shù)對(duì)算法性能的影響。同時(shí)使用數(shù)學(xué)模型解釋了漏檢和誤報(bào)等概念，清晰的描述了匹配算法的工作原理，指出好的匹配算法應(yīng)該有盡可能多的匹配成功概率值，并以此為基礎(chǔ)對(duì)傳統(tǒng)匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)的匹配算法通過(guò)設(shè)置雙閾值的方法，使任意兩個(gè)字符串匹配成功的概率有更多可取值，以此提高了匹配算法的適應(yīng)性和靈活性，更容易得到較低的漏檢率。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試了改進(jìn)算法，證明