免疫算法与神经网络结合的高效入侵检测系统

"本文介绍了一种基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络入侵检测系统，该系统用于大型网络的入侵检测，具有可扩展性。文章着重阐述了改进的抗体网络模型，利用BP神经网络的自学习特性提升检测效率，并通过实际网络数据集的测试验证了算法的优越性。此外，还提及了一个名为AINM的新型免疫网络监控模型，该模型具有多样性、实时性和自适应性，旨在解决传统计算机免疫系统在训练效率和适应性上的不足。" 在当前的网络安全领域，入侵检测是至关重要的。传统的入侵检测方法可能无法应对日益复杂的网络攻击。因此，研究人员结合了免疫算法和神经网络的概念，创建了这个新型抗体网络入侵检测系统。免疫算法是一种受到生物免疫系统启发的优化算法，它能够识别和处理网络中的“抗原”（即潜在的威胁）。神经网络则赋予了系统自我学习和适应的能力，从而提高检测效率。 在这个系统中，BP（BackPropagation）神经网络作为核心学习机制，能够通过反向传播调整权重，使得网络在处理大量网络流量时能快速识别异常模式，即“非自体”行为，而这些异常行为往往与入侵活动相关。相比于传统抗体网络，这种结合神经网络的改进模型能更有效地处理大量数据，减少误报和漏报，提高整体的检测率。 另外，文章中提到的AINM（一种基于免疫的网络监控模型），进一步引入了动态的自我、非自我定义、抗原、动态取证、免疫耐受和免疫记忆的概念。这使得模型能够在不断变化的网络环境中保持灵活性，及时响应新的威胁。AINM的动态模型和递推方程确保了系统能够随着网络状态的变化自我调整，从而提高了监控的实时性和适应性。 通过仿真和实际网络数据集的测试，AINM模型展示了其在多变环境下的稳定性，能够有效地检测和应对各种网络入侵行为。这一成果对于提升网络安全防护水平，尤其是对于大型网络的保护，具有重大的理论和实践意义。 关键词: 入侵检测、免疫算法、神经网络、抗体网络、网络监控、计算机取证、计算机免疫系统。这些标签涵盖了文章的核心内容和技术点，展示了在网络安全领域中，结合生物学原理和计算技术的研究方向。