应用疫苗接种策略的免疫入侵检测模型

 人工免疫算法已被证明是用于入侵检测的一种有效技术手段.通过引入疫苗接种算子和小生境技术,设计了一种基于免疫进化算法的动态入侵检测模型,提出了一个在免疫入侵检测中实现疫苗提取和接种的方案.在疫苗接种算子的作用下,算法可以在下一代个体中保留父代的优良基因;小生境技术的应用,保证了疫苗提取和接种操作的可行性,并使得算法能更好地保持抗体的多样性,同时具有较高的收敛速度.最后通过模拟实验,验证了模型的可行性和有效性.     

一种免疫单克隆策略算法

本文系统地阐述了基于细胞克隆选择学说的单克隆算子.并将其应用于进化策略,提出了新的人工智能算法-一种免疫单克隆策略算法,该算法模拟免疫系统的自我调节、学习、自适应等机制,实现全局优化计算与局部优化计算机制的有机的结合,而且通过抗体与抗原间的亲合度计算,促进和抑制抗体的产生,自适应地调节抗体群的克隆规模.理论分析证明该算法以概率1收敛,同时利用4个标准函数对其进行全面测试,测试结果表明其收敛速度快、种群多样性好、并可有效抑制早熟现象.     

一种改进的基于混沌理论的木马检测器生成算法

在分析现有应用于入侵检测系统中的检测器生成算法的基础上,提出了一种基于混沌理论的木马检测器生成算法,通过混沌的初值敏感性实现了广泛的搜索空间.结合加权欧式距离,并利用混沌的遍历特性产生了均匀的检测器集合.采用Microsoft visual 2008和Matlab进行仿真实验,结果表明,改进的算法能有效保持抗体的多样性,并具有较快的收敛速度.     

基于直觉模糊推理的入侵检测方法

将IFS理论引入信息安全领域,提出一种基于直觉模糊推理的入侵检测方法.首先,描述了入侵行为的特征属性、入侵检测的不确定性,以及现有入侵检测方法的特点与局限性,给出了原始数据预处理的方法.其次,将入侵特征属性直觉模糊化,建立了特征属性的直觉模糊集合及其隶属函数与非隶属函数.再次,建立了系统推理规则,设计了推理算法和清晰化算法.最后,选择KDDCUP 99的入侵检测数据集,验证了方法的有效性.     

一种新的限制精英的多目标进化算法

在NSGA-Ⅱ算法的基础上,文中提出了一种新的限制精英的多目标进化算法(LEMOEA).通过分布函数的引入,限制了精英选取的数量,增大了解的搜索区域,从而更好地维护了种群多样性.动态变异算子的引入,减缓了算法的收敛速度,增大了解的搜索区域,避免了算法早熟收敛或陷入局部最优.实验结果表明:LEMOEA比NSGA-Ⅱ有更好的收敛效果和种群多样性.     

基于免疫Multi-Agent的入侵防御模型及其实现

针对目前网络入侵检测系统普遍具有自适应差、误报率高等问题,结合免疫理论和Multi-Agent理论提出一种基于免疫Multi-Agent的入侵防御模型.建立了该模型的体系结构;采用数学定义和公式完整地描述了其工作流程;采用抗体选择算法实现了对抗体的选择、进化和抑制过程.实验结果说明,该模型采用抗体的浓度值来定量描述入侵行为的风险程度,对网络入侵采用多层分布武主动防御机制,有效地提高网络的安全防护能力.     

采用入侵杂草优化算法的WSN定位精度提高方法

提高节点定位精度是无线传感器网络无需测距定位算法的关键问题之一。DV-Hop算法作为一种典型的无需测距定位算法也存在精度不高的问题。对此,提出了一种基于改进入侵杂草优化算法的新的定位算法。将算法中的目标函数设为节点定位误差,从考虑传感器节点定位问题转换为全局最优化问题,并利用人工蜂群搜索机制对入侵杂草优化算法进行改进。利用仿真技术对不同算法进行比较,从结果可以表明,本文提出的改进算法能够有效提高算法的定位精度。     

高速网络入侵防御系统中免疫算法的改进

将人工免疫原理与高速网络分流技术结合,提出了一种基于免疫原理的高速网络入侵防御算法.在对阴性选择算法改进基础上引入疫苗算子和选择算子,降低了系统二次免疫应答时间,增强了系统抗体库自我学习能力,进而改善了系统的实时性和高效性.在分析了高速网络分流技术和改进阴性选择算法的基础上,建立了基于免疫原理的高速网络入侵防御系统.仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种群体智能进化计算方法,但在搜索过程中粒子紧跟最优粒子运动降低了粒子多样性和全局搜索能力,从而易陷入局部极值.本文提出一种新的粒子群优化算法(PSO-EWD),主要改进体现在2个方面:将惯性权重与进化因子相关联,根据种群的进化状态而改变权重大小,以平衡全局搜索能力与局部搜索能力;将时变的分布式时延引入速度更新公式中,以增加粒子的多样性.本文通过5种算法在9个基准函数上的实验对比,证明了新提出的算法相较于另外4种算法具有更优的适应度值、稳定性和收敛速度.     

基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测

将核函数方法引入入侵检测研究中,提出了一种基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测算法,用于监控进程的非正常行为。首先分析了核函数Fisher鉴别分类算法应用于入侵检测的可能性,然后具体描述了核函数Fisher鉴别算法在异构数据集下的推广,提出了基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测模型。并以Sendmail系统调用序列数据集为例,详细讨论了该模型的工作过程。最后将实验仿真结果与其它方法进行了比较,结果表明,该方法的检测效果优于同类的其它方法。     

基于免疫--蚂蚁算法的多约束QoS路由选择

针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延、丢失率为QoS参数。借鉴人体免疫系统的适应能力和蚂蚁算法的全局寻优能力提出了一种新的融合算法即免疫——蚂蚁算法。免疫算法把目标函数和制约条件作为抗原,目标函数的优化解对应为抗体,使得求解过程的收敛方向得以控制;利用蚂蚁算法产生和更新抗体,抗体交叉、变异操作以及对与抗原亲和力高的抗体进行记忆,均能促进快速求解。实验结果表明:免疫——蚂蚁算法表现出了超越免疫算法和蚂蚁算法的优点,大幅度提高了路由选择的效率。     

一种基于动态识别邻域的免疫网络分类算法及其性能分析

针对传统免疫网络分类算法在记忆细胞确定上缺乏有效的指导,该文提出一种基于动态识别邻域的免疫网络分类算法。算法采用核函数表示机制来描述抗体-抗原之间的亲和度;利用抗原对构造动态识别邻域来指导抗体群体的进化,并选择邻域中距离对偶抗原最近的抗体为记忆细胞。算法被应用于多分类问题及高维分类问题来进行算法性能分析,同时,算法被应用于多个标准数据集的分类来评估算法的整体性能。分类结果表明该算法对于标准测试数据集有良好的分类性能,这说明基于动态识别邻域的训练方法能够有效地指导记忆细胞的生成,显著地改善分类器的性能。     

基于人工免疫的OFDM系统自适应资源分配算法研究

针对多用户OFDM系统自适应比特功率分配优化问题,由于信道的时变性,为更好地分配资源,改进了一种人工免疫的OFDM算法,此算法通过抗体与抗原的亲和来消除抗原的原理,由选定种群数量、编码方式,计算亲和度、浓度、激励度,选择免疫体,抗体保护克隆变异保护,克隆变异,克隆抑制,抗体刷新这些步骤达到优化OFDM系统的目的。选定适应度函数,在误比特率和速率一定的情况下,使得总功率最小,即在某个总功率下,速率达到最大。通过和遗传算法、人工鱼群算法进行仿真比较,证明人工免疫算法是最优的。     

基于免疫进化算法的轮式移动机器人非完整运动规划

本文阐述了轮式移动机器人非完整运动的最优规划问题,在系统的非完整特性基础上,将轮式移动机器人的运动规划转化为非线性系统最优控制问题。在最优控制中引入了人工免疫算法,替代了传统的迭代方法,提出了基于人工免疫算法的非完整运动规划的最优控制方法。通过抗体编码和亲合力函数给出了算法的具体实现步骤,并且进行了仿真实验。实验结果表明算法的有效性和可行性。     

人工免疫思维进化算法的设计

文中提出一种人工免疫思维进化算法,此算法在免疫系统优化机理的基础上吸取了思维进化算法中的优点,提出了趋同半径和异化半径的概念,实现了免疫算法中抗体的局部和全局寻优,并且给出了一种基于矢量距的概率选择方法。同时,本文描述了算法的具体实现步骤,证明了算法的收敛性,给出了仿真实验。实验结果表明,新算法有机地结合了人工免疫算法和思维进化算法的优点,具有不易陷入局部极值,解的精度高,收敛速度快等特性。     

一种改进的免疫算法研究及其应用

针对传统免疫算法收敛速度慢、参数设置复杂和亲和度计算存在误差等缺点,采用抗体间探测半径Rprobe度量抗体浓度的策略,提出一种改进的免疫算法,该算法将抗原和抗体分别对应于解空间X和一个解xi,把X分成Kopt个簇,每个簇首xopt以Rprobe为半径的范围内向所有xi发送消息来感知其周围抗体,其抗体浓度计算方法可以实现实数非均匀变异,可以提高算法的收敛速度和从局部最小中逃逸的能力.     

基于免疫克隆算法的最优M序列搜索

二相编码脉冲压缩信号例如巴克码和M序列已经广泛应用于现代雷达系统中。二相编码波形设计中初始移位寄存器的选择是个关键技术，它直接决定了信号波形在满足最小峰值功率下能否具有最大脉压比。基于免疫学中的抗体克隆选择，提出了用免疫克隆算法（ICSA）来搜索M序列最优初始移位寄存器值。与标准遗传算法（SGA）和一种混合遗传算法（HGA）相比，文中提出的方法有效地战胜了早熟现象，得到了更优的搜索结果。实验结果证明了此算法的可行性和有效性。     

分层协同进化免疫算法及其在TSP问题中的应用

为提高人工免疫算法求解TSP问题的效率,借鉴分层和协同进化的思想,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型,在此模型的基础上提出了一种基于竞争一合作的分层协同进化免疫算法(Hierarchical Co-evolution Immune Algorithm,HCIA).HCIA通过对若干个子种群进行低层免疫操作:局...     

一种改进的基于模糊似然函数的特征选择算法

本文在Shang模糊似然函数的基础上,提出了基于特征空间的可信度函数和特征分量影响函数以改进Shang模糊似然函数的可靠性,采用改进的模糊似然函数评价任意特征子集的有效性,可更真实地描述模式在特征空间的分布,是一种有效的特征选择算法。论文将改进算法与原算法进行了测试比较,结果表明改进的特征选择算法具有更好的可靠性和实用性。     

哈希加密方案

介绍了一各基于单向哈希函数的对称密钥加密算法,该算法的强度由哈希函数决定。通过使用随机数产生器,此算法得以加强。通信双方不必共享该随机数产生器。本方案具有前向和后向保密性,算法本身很简单,硬软件都可以实现。此方案具备一次一密加密算法的优点,解决了从一方传送密钥到另一方的安全性问题。