基于生物免疫的入侵检测系统：生成与更新机制

本文档主要探讨的是"检测器生成与更新在入侵检测系统中的中期研究与实现"。作者针对的是一个结合了生物免疫原理的入侵检测系统，系统的目标是检测并防范企图破坏计算机资源完整性和安全性的行为。系统设计主要包括以下几个关键部分： 1. **系统设计思路**：设计的核心理念是利用免疫学中的概念，如自我、记忆细胞以及免疫反应来构建动态的检测器。检测器的生命周期管理是系统设计的关键部分。 2. **检测器生成与更新**： - **InitDcRandThread**：初始Dc线程负责初始化检测器，可能包括生成基础的检测器库或设置基本参数。 - **ControlVatiateThread**：可控变异线程可能涉及到根据系统状态和学习到的新信息调整检测器，保持其有效性。 - **RandVariateThread**：随机变异线程可能是为了增强检测器的多样性，通过随机修改或进化检测器以应对新的威胁。 - **ImmuneStudyThread**：免疫学习线程负责从环境中学习和提炼新的特征，用于生成或更新记忆检测器，提升系统的适应性和鲁棒性。 3. **系统模型**：文档没有详细阐述系统模型，但可以推测是基于代理或监控模型，可能包含一个自学习和自我修复的过程，以应对不断变化的威胁。 4. **具体实现步骤**：使用了Eclipse 3.2、SQL Server 2000作为开发平台，数据库中建立了myData实例，包含tb_Self、tb_dc和tb_dm等表，用于存储自体信息、常用检测器和记忆检测器数据。实现步骤包括数据表的设计，如自体文件的CRC32校验，以及检测器的各种属性记录。 5. **匹配规则**：采用了R-连续位匹配规则，这是一种比较具体的特征匹配方法，通过连续的位数相等来判断是否构成匹配。 6. **数据预处理**：这是在数据分析前的必要步骤，可能涉及清洗、标准化和转换原始数据，以便于后续的检测器匹配。 7. **数据表设计**：文档详细描述了自体表和检测器表的字段，包括文件信息、检测器状态和生命周期等。 通过以上步骤，研究人员实现了基于生物免疫机制的入侵检测系统，旨在提高系统的分布式、适应性和鲁棒性，以更好地应对现代网络安全挑战。