动态克隆选择算法提升入侵检测系统在动态环境中的性能

动态克隆选择算法在入侵检测领域的应用研究具有重要意义。传统的方法，如内嵌阴性选择算子的克隆选择算法（N2AIS），其设计初衷是作为误用检测器，针对静态环境中的入侵行为表现出良好性能。然而，现实网络环境往往是动态的，这使得N2AIS难以自适应变化，无法有效应对网络攻击者策略的不断演变。 本文针对这一问题，提出了动态克隆选择算法（DynamiCS）作为对N2AIS的一种拓展。 DynamiCS引入了动态特性，使其能够更好地适应网络环境的变化，尤其是处理入侵检测系统（IDS）在面对自身行为持续变化和有限信息呈现（即每次只展示部分自身抗原）的情况。这三个关键参数——耐受期、激活阈值和生命期，在算法的性能优化中起到了决定性作用。 耐受期是指系统在检测到可疑行为后，允许异常活动存在的一段时间，旨在减少误报。过短的耐受期可能导致正常操作被误识别，而过长则可能使真正的入侵行为被忽视。激活阈值则是决定何时触发防御反应的指标，合适的阈值可以平衡准确性和响应速度。 生命期则控制着个体克隆的存在时间，过短的生命期可能导致学习效率低下，因为新信息来不及更新；过长则可能导致过拟合，难以适应新的攻击模式。通过调整这些参数，研究者能够在动态环境中找到最佳配置，提高入侵检测的准确性和鲁棒性。 作者在人工生成的IDS环境中对这些参数进行了深入的测试和分析，结果显示，动态克隆选择算法DynamiCS通过灵活地适应网络环境的变化，显著提升了在动态入侵检测中的表现。这对于保护网络安全，确保系统在复杂网络环境下保持高效且精准的检测能力，具有重要的实践价值。这一研究成果不仅扩展了克隆选择算法的应用范围，也为未来的研究提供了新的视角和方向。