优化树突状细胞算法DCA-DS：降低入侵检测误报率

本文主要探讨了一种改进的树突状细胞算法--DCA-DS，该算法由张凤斌、朱江昆和王晓东等人提出，旨在解决免疫入侵检测系统中的误报率问题。在传统的树突状细胞算法(DCA)的基础上，他们引入了证据理论DS（Dempster-Shafer理论），通过证据理论对DCA中的不确定性异常成分进行重新分类和划分。这种整合使得算法能够更精确地识别和处理潜在的异常行为，减少对正常信号的错误判断，从而提高检测系统的准确性和效率。 张凤斌教授是该研究的主要贡献者，他所在的哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院在中国科技论文在线上发布了这篇论文，得到了国家自然科学基金项目“免疫动态自适应机制研究”(No.61172168)的资助。论文摘要部分明确指出了DCA-DS算法的优势，即它通过证据理论的应用，有效地降低了误报率，并通过Kddcup99数据集的实验验证了这一改进算法的有效性。实验结果表明，与传统的支持向量机(SVM)结合使用时，DCA-DS在减少误报的同时，保持了较高的检测性能。 关键词包括“入侵检测”，“树突状细胞算法”，“证据理论”，以及“误报率”，这些词汇揭示了论文的核心研究内容和焦点。该研究不仅关注了理论层面的算法创新，还注重了实际应用中的性能优化，对于提升网络安全领域的入侵检测能力具有重要意义。DCA-DS作为一种结合了免疫学原理和证据理论的新型算法，为降低误报率、提高入侵检测系统的效能提供了新的可能。