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树突状细胞算法原理及其应用 被引量:12
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作者 陈岳兵 冯超 +1 位作者 张权 唐朝京 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期173-176,共4页
描述树突状细胞的生物学机理,给出树突状细胞算法(DCA)的设计、实现及改进过程。介绍DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人学等方面的应用情况,对算法性能进行评价。基于标准数据集,将DCA与其他方法进行比较,分析DC... 描述树突状细胞的生物学机理,给出树突状细胞算法(DCA)的设计、实现及改进过程。介绍DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人学等方面的应用情况,对算法性能进行评价。基于标准数据集,将DCA与其他方法进行比较,分析DCA存在的问题,指出其下一步的研究方向。 展开更多
关键词 危险理论 固有免疫系统 人工免疫系统 树突状细胞算法 异常检测
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一种基于危险理论的恶意代码检测方法 被引量:4
2
作者 黄聪会 陈靖 +2 位作者 龚水清 罗樵 朱清超 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期3055-3060,共6页
针对当前基于多维特征检测恶意代码过程中缺乏有效的特征综合手段及检测方法问题,提出一种基于危险理论的恶意代码特征提取、融合及检测方法。该方法采用n-gram算法提取恶意代码运行时API调用序列特征,再将多个特征融合成危险信号和安... 针对当前基于多维特征检测恶意代码过程中缺乏有效的特征综合手段及检测方法问题,提出一种基于危险理论的恶意代码特征提取、融合及检测方法。该方法采用n-gram算法提取恶意代码运行时API调用序列特征,再将多个特征融合成危险信号和安全信号,最后利用确定性树突状细胞算法检测恶意代码。实验结果表明:与其他4种检测算法(朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、基于实例的学习算法)相比,该方法具有更低的漏报率和误报率。 展开更多
关键词 危险理论 确定性树突状细胞算法 恶意代码检测 API调用序列 检测率
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基于危险理论和DCA的WSNs入侵检测系统模型 被引量:4
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作者 王鑫 张钰 +1 位作者 蒋华 刘建明 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第4期102-105,共4页
针对无线传感器网络(WSNs)由于自身特点易于遭到入侵且传统被动的安全机制无法完全应对这一问题,对人工免疫系统(AIS)进行研究,设计一种新的入侵检测系统(IDS)模型。模型采用危险理论和适用于WSNs的改良树突状细胞算法(DCA),可使节点之... 针对无线传感器网络(WSNs)由于自身特点易于遭到入侵且传统被动的安全机制无法完全应对这一问题,对人工免疫系统(AIS)进行研究,设计一种新的入侵检测系统(IDS)模型。模型采用危险理论和适用于WSNs的改良树突状细胞算法(DCA),可使节点之间彼此分工合作共同识别入侵,加强了网络的鲁棒性。仿真结果显示:与早期的自我—非我(SNS)模型相比,研究的模型在检测能力和能耗上均有很好的表现。 展开更多
关键词 无线传感器网络 入侵检测系统 人工免疫系统 危险理论 树突状细胞算法
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确定性树突状细胞算法的异常检测系统 被引量:3
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作者 罗超 郭晨 梁家荣 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第2期170-173,共4页
介绍了一种新型的确定性树突状细胞算法,该算法不仅精简了计算开销,同时最大程度地维持了树突状细胞算法的优势.加入抗原提呈同步作为输入算法,使得算法更精确,并把该算法应用于异常检测系统,以实现真正意义上的实时.
关键词 确定性树突状细胞算法 异常检测 危险信号
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针对无序数据集异常检测的树突状细胞算法 被引量:2
5
作者 袁嵩 陈启卷 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第3期878-881,908,共5页
为了提高树突状细胞算法对无序数据集的异常检测性能,分析了上下文环境的频繁转换是导致检测精度降低的主要原因,提出了一个"倍增-归并"的树突状细胞算法。先将数据集放大n倍,即每种抗原产生n个实例,对每个实例进行评估,综合... 为了提高树突状细胞算法对无序数据集的异常检测性能,分析了上下文环境的频繁转换是导致检测精度降低的主要原因,提出了一个"倍增-归并"的树突状细胞算法。先将数据集放大n倍,即每种抗原产生n个实例,对每个实例进行评估,综合每种抗原的n次评估得到最终结果。算法体现了细胞环境决定抗原状态的生物机制,通过倍增营造了相对稳定的环境,通过归并综合了多数正确判断减少了误判的影响。实验结果表明,该算法对无序数据集具有可观的检测精度和稳定的检测性能。 展开更多
关键词 树突状细胞算法 无序数据集 异常检测 危险理论 数据融合
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基于树突状细胞理论的入侵检测模型研究
6
作者 李露璐 朱晓姝 +1 位作者 李超建 谢妙 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期306-309,共4页
人工免疫入侵检测是当前主流的入侵检测技术之一,而危险理论中树突状细胞入侵检测方法是人工免疫研究的最新成果。建立危险理论树突状细胞入侵检测模型的关键是要解决危险信号的定义和表示,文章在免疫危险理论和树突状细胞理论基础上,... 人工免疫入侵检测是当前主流的入侵检测技术之一,而危险理论中树突状细胞入侵检测方法是人工免疫研究的最新成果。建立危险理论树突状细胞入侵检测模型的关键是要解决危险信号的定义和表示,文章在免疫危险理论和树突状细胞理论基础上,使用多分类器算法动态提取危险信号,设计MC-DCA入侵检测模型,以提高抗原提呈、抗体识别的效率;并使用KDD CUP 99常用网络入侵检测数据,对构建的MC-DCA入侵检测仿真模型和传统AIS模型、DT模型进行对比和仿真实验,实验结果表明MC-DCA有更好的入侵检测识别能力。 展开更多
关键词 入侵检测系统 危险理论 DCA模型
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基于树突状细胞算法的蠕虫检测模型
7
作者 丁一军 汪开元 徐蕾 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第2期279-282,共4页
树突状细胞算法DCA(Dendritic Cell Algorithm)是受人工免疫学中的危险理论启发的,具有实时检测异常的能力。树突状细胞DC(Dendritic Cell)能够将抗原与环境信号关联起来激活或抑制人体的免疫响应。按照树突状细胞的功能、作用,建立对... 树突状细胞算法DCA(Dendritic Cell Algorithm)是受人工免疫学中的危险理论启发的,具有实时检测异常的能力。树突状细胞DC(Dendritic Cell)能够将抗原与环境信号关联起来激活或抑制人体的免疫响应。按照树突状细胞的功能、作用,建立对蠕虫进行实时检测的模型,实验结果显示,模型能够实时地检测出已知蠕虫和未知蠕虫,并且具有效率高、负载小与低误报率的优点。 展开更多
关键词 树突状细胞算法 蠕虫 危险理论 入侵检测
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基于危险理论的三级异常处理系统模型
8
作者 符海东 李桂凤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第6期1379-1382,1386,共5页
针对基于传统免疫理论的异常检测系统的不足,研究了一个新的基于危险理论的三级异常处理系统模型。新的模型对异常数据流进行三级处理,第一级异常处理模块对危险进行检测并分离出非危险的误入侵数据,第二级模块处理的对象则是危险的异... 针对基于传统免疫理论的异常检测系统的不足,研究了一个新的基于危险理论的三级异常处理系统模型。新的模型对异常数据流进行三级处理,第一级异常处理模块对危险进行检测并分离出非危险的误入侵数据,第二级模块处理的对象则是危险的异常入侵数据,对其进行适当的危险分类,最后在第三级模块将危险消除。此模型的设计提高了系统对"危险"的识别效率,有效的降低了危险的误报率和漏报率,并且具有较强的鲁棒性和学习认知能力。 展开更多
关键词 危险理论 异常处理 入侵检测 免疫系统 检测算法
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基于树突状细胞算法的入侵检测系统研究
9
作者 钟姗姗 周健勇 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第6期541-544,共4页
对树突状细胞算法在入侵检测系统中的应用进行研究.对树突状细胞算法中抗体集合的确定和阈值设置进行动态化改进,以建立动态树突状细胞算法.同时,采用UCI数据集进行对比实验.将动态树突状细胞算法与传统树突状细胞算法的检测结果进行比... 对树突状细胞算法在入侵检测系统中的应用进行研究.对树突状细胞算法中抗体集合的确定和阈值设置进行动态化改进,以建立动态树突状细胞算法.同时,采用UCI数据集进行对比实验.将动态树突状细胞算法与传统树突状细胞算法的检测结果进行比较,结果表明,动态树突状细胞算法提高了处理数据的有效性、鲁棒性和自适应性. 展开更多
关键词 危险理论 树突状细胞算法 入侵检测
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利用确定性树突状细胞算法在线检测僵尸网络
10
作者 董刚 滕云 +2 位作者 姜鑫阳 郭东 李强 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1485-1490,共6页
将人工免疫系统算法应用于对僵尸网络的实时监测,提出一种基于确定性树突状细胞算法的在线检测模型.通过结合僵尸网络的特征定义行为信号,基于启发信息实现僵尸网络的主机端实时监测.使用标准数据集对模型的有效性进行实验验证,实验结... 将人工免疫系统算法应用于对僵尸网络的实时监测,提出一种基于确定性树突状细胞算法的在线检测模型.通过结合僵尸网络的特征定义行为信号,基于启发信息实现僵尸网络的主机端实时监测.使用标准数据集对模型的有效性进行实验验证,实验结果表明,该模型具有实时性、行为定义简单、可接受多种启发式信息定义的优势,且检测僵尸网络系统的漏报率与误报率均较低. 展开更多
关键词 人工免疫系统 树突细胞算法 危险理论 僵尸网络检测
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