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基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络

】构建了基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络入侵检测系统，系统与网络入侵检测功能相结合，应用于大型 网络的入侵检测任务，具有良好的可扩充性；重点讨论了新型抗体网络原理，引进BP神经网络自学习能力，对已有的抗体网 络模型进行改进；通过对网络数据集的测试表明，该算法相对于传统抗体网络，其检测效率得到了明显的改善

基于免疫的入侵检测方法研究

生物 的免疫 系统和计算机安全 系统所面 临及需要解决 的 问题十分类似 , 采用 生 物免疫思想的入俊检浏技术可 以 结 合 异常检浏和误用检侧 的优 点 研究 了基于免疫的入俊检浏 方 法 , 对 集的确 定和有效检浏 器 的 生 成方 法进行 了研究和改进 , 基于反向选择机制提出 了一种祈的有效检侧 器生成葬法 , 可以使用较少的有效检浏 器检浏 网络中的异常行为 , 从而提高了有效 检浏 器生成和入俊检浏 的速度 通过与基于 已有的有效检浏 器 生成算法的 系统进行比较 , 使用本文的方 法构造的入俊检浏 系统 速度更快 , 且有较高的 准确性