基于免疫原理的网络入侵检测算法与实现

Forrest率先将人工免疫思想引入计算机入侵检测领域,提出了基于免疫特异性的否定选择算法,用于计算机病毒的检测和主机异常检测。Hofmeyr等人则将基于免疫原理的否定选择算法推广到广播型局域网的入侵检测中,建立了具有分布性、多样性、容错性、动态保护、自适应性和可扩展性等特点的入侵检测系统。分析基于免疫原理的网络入侵检测否定选择算法的不足,并对其进行了改进。通过增加排除匹配检测元过程,产生互不匹配的检测元,以提高检测集的整体检测能力,增强否定选择算法实用价值。理论分析和实验结果证明改进算法对网络入侵检测效率更高。