论文部分内容阅读
在对生物信息学序列比对理论研究的基础上，将序列比对算法应用到入侵检测模型中，提出一种序列比对攻击特征自动提取新方法．针对Needleman-Wusch算法缺乏攻击知识积累，设计一种基于知识积累的序列比对算法IASA（Information Accumulation Sequence Alignment）．新方法首先调整数据去噪并进行数据聚类，使用IASA进行序列比对，使得序列比对的特征片段趋向于更合理结果，再将比对结果所代表的攻击特征转化为IDS规则．实验结果表明，该方法能提高攻击特征生成质量，降低系统误