基于自适应遗传算法的入侵检测系统的研究

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入侵检测是网络信息系统安全中重要的入侵检测防护措施,入侵检测系统为主机和网络安全提供了对内外全方位的实时保护,它可以有效地拦截违反规则的入侵行为。它是继防火墙之外的维护网络安全的重要屏障,在对网络性能没有较大的干扰的情况下,它可以提供网络用户的安全防御系统。而对可以目标进行监视、对用户系统的活动进行分析;对系统弱点进行剖析;对于已记忆的入侵活动进行报警;统计学分析异常行为;对完整性和重要性进行评估;识别用户违反安全策略的行为等措施是入侵检测系统得以实现其功能的前提。遗传算法是一类随机化搜索方法,它是借鉴生物界的进化规律,即所谓的适者生存,优胜劣汰的生存法则而建立的。它可以对结构对象进行直接操作,没有诸如求导和函数连续性等方面的限定;因此,遗传算法的隐蔽性和全局寻优能力更强;遗传能自动获取和指导优化搜索空间,可以对搜索方向进行自适应地调整,而无需特定规则。自适应性差、误报率和漏报率高是大多数入侵检测系统存在的通病,针对这一现象,本文提出了基于自适应遗传算法的入侵检测系统,并通过实验证明了其有效性。试验中讨论和改进了遗传算法中适应度函数的确定、种群确定、交叉算子、变异算子等核心问题,并对交叉概率和变异概率进行了重点的改进,对入侵检测系统的反复模拟试验,可以看出改进的遗传算法应用到入侵检测系统中有效提高了IDS的检测率。
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