基于免疫的网络入侵检测与风险预测模型

被引:3
作者
彭敏
机构
[1] 湖南城建职业技术学院信息工程系
关键词
人工免疫; 网络安全风险; 入侵检测; 风险预测; 抗体浓度;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.08 [];
学科分类号
0839 ; 1402 ;
摘要
借鉴人工免疫思想,提出一种动态网络入侵检测与预测模型,给出网络攻击检测过程、抗体浓度计算方法及基于时间序列的自回归滑动平均模型的风险预测过程。实验结果表明,该模型可实时定量地分析网络当前的安全态势并对网络面临的风险做出预测,对于突变性网络风险预测效果优于GM(1,1)模型,且与实际风险状况较接近,具有较高预测精度。
引用
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[6]  
An immunity based network security risk estimation[J]. LI Tao Department of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, China.Science in China(Series F:Information Sciences). 2005(05)
[7]  
Dynamic detection for computer virus based on immune system[J] . Tao Li.Science in China Series F: Information Sciences . 2008 (10)
[8]   Network management information models [J].
Pilz, A ;
Swoboda, J .
AEU-INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS, 2004, 58 (03) :165-171