基于人工免疫模型的入侵检测技术研究

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1、国防科学技术大学研究生院学位论文摘要入侵检测系统是指能够自动识别计算机系统内的入侵行为的系统，它可以检测}ij内部用户或外部入侵者的非授权使用、误用和恶意攻击等异常行为模式，保护计算机系统的安全。本文在前人研究成果的基础上，以人体免疫学的思想为指导，应用主体技术，设计了一个人工免疫模型，并根据此模型构建了一个入侵检测系统——基于人工免疫模型的入侵检测系统。该系统模拟了人体免疫系统中的负筛选、克隆筛选和记忆细胞等基本工作原理和机制，将入侵检测的任务分配给监视、决策、响应、通信、筛选和测试等六个功能主体，通过这些主体之间的信息

2、共享、相互协作来识别异常行为模式。它使用负筛选算法来生成检测规则，并不断地进行检测规则优化以剔除冗余的检测规则，保留高效的检测规则。它同时兼备了异常检测法和误用检测法的优点，克服了两者固有的缺陷，因此可以识别任何已知或未知的本地主机上的异常行为模式和网络系统中的异常通信模式。关键词：入侵检测，异常检测，误用检测，慷手主机的入侵检测系统j基于网络的入侵检测系统，声人工免疫模型，负筛选算法第1页国防科学技术大学研究生院学位论文Abstract．Anintrusiondetectionsystem(DS)isanautomate

3、dsystemforthedetectionofcomputersystemintrusions．ThemaingoalofannIDSistodetectunauthorizeduse，misuseandabuseofcomputersystemsbybothsysteminsidersandexternalintruders．AccOrdingtotheworkofformerresearchers，thispaperdesignsanartificialiu3Ilounemodelforintrusiondetect

4、ion，whichisinspiredbyahumanimmunesystemandbasedonagenttechnique．Theintrusiondetectionsystembasedonartificialinlmunemodelsimulatesnegativeselection，donalselection，andmemorycellsinthehumanimmunesystemandassignsdetectiontosixkindsoffunctionalagents，whicharemonitoring

5、agents，decisionagents，responseagents，communicationagenls，selectionagentsandtestingagents．Thoughsharinginformationandinteractionwitheachother，theseagentscanidentifyanomalousbehaviormode．Theintrusiondetectionsystememploysnegativeselectionalgorithmtocreatedetectors，o

6、ptimizesthemcontinuouslyandmaintainsefficientmemorydetectors．SoittakestheadvantagesofanomMydetectionandmisusedetection．overcomesthenaturalshortcomingofthemandcanidentifyknownintrusionandnovelintrusionincomputersystems．Keywords：intrusiondetection，aromafYdetectioll．

7、IniSUSOdetection。host—basedIDS，network—basedIDS．artificiaIimrnunemodeI．negativeseIectionaIgorithm第1I页国防科学技术大学研究生院学位论文第一章绪论随着网络开放性、共享性以及互联程度的日益扩大，Internet得到飞速地发展，人类已经进入了网络时代。计算机技术和网络技术已经深入到社会的各个领域，Intemet给人们的日常生活带来了全新的感受，人类社会各种活动对信息网络的依赖程度越来越大。尤其是近年来网络上各种新业务的兴起，如网络

8、银行、电子钱包和电子商务的快速发展，使得网络的重要性及其对社会的影响也越来越大，网络与人们的日常生活密不可分。然而，人们在得益于信息革命所带来的新的巨大机遇的同时，也不得不面对信息安全问题的严峻考验。正是由于网络越来越重要，黑客入侵和病毒蔓延对国家安全、企业安全和个人安全造成的损失也日益严重。除此之外，