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            EEPW首頁(yè) > 工控自動(dòng)化 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 模塊化免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在計(jì)算機(jī)病毒分類檢測(cè)中的

            模塊化免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在計(jì)算機(jī)病毒分類檢測(cè)中的

            作者: 時(shí)間:2009-06-30 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            在該模型中,每個(gè)神經(jīng)元的基本性質(zhì)相同,但具體形式不同。因此,每個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)被設(shè)計(jì)成可變形式,也就是說(shuō),激活函數(shù)的基本性質(zhì)保持不變,但具體的形式應(yīng)該可以通過(guò)調(diào)整函數(shù)的參數(shù)來(lái)改變,任一神經(jīng)元i的激活函數(shù)可設(shè)計(jì)成:

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/202688.htm

            3 抗體自體庫(kù)的建立

            隨機(jī)獲取一組輸入向量抗原X,按照式(1)產(chǎn)生與X最匹配的中心序列k,把k添加到抗體群中。由于入侵檢測(cè)中在某段時(shí)間出現(xiàn)相同的入侵行為的概率較高,可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)使用情況,進(jìn)行最快速度的匹配運(yùn)算,而不需要進(jìn)行學(xué)習(xí)功能。

            抗體自體庫(kù)主要由選擇抗體集、交叉抗體集和變異抗體集組成。

            1)選擇抗體集的設(shè)計(jì):是保證免疫算法種群優(yōu)勝劣汰的重要抗體集,且有較多的實(shí)現(xiàn)。

            2)交叉抗體集的設(shè)計(jì):交叉就是把2個(gè)父?jìng)€(gè)體的部分結(jié)構(gòu)加替換重組而生成新個(gè)體的操作,其目的是能在下一代產(chǎn)生新的優(yōu)化抗體集。

            3)變異抗體集的設(shè)計(jì):因免疫算法中變異抗體集以輔助手段出現(xiàn),故采用本位變異的方法即可。

            4 仿真實(shí)驗(yàn)

            其訓(xùn)練方法如圖4。

            4.1 仿真訓(xùn)練初始數(shù)據(jù)的收集

            目前世界上很多研究機(jī)構(gòu)和研究人員致力于入侵檢測(cè)方面的研究和系統(tǒng)開發(fā),提供了一些測(cè)試資料集合,包括網(wǎng)絡(luò)資料、基于主機(jī)的審計(jì)資料和系統(tǒng)調(diào)用序列。

            網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議/網(wǎng)絡(luò)協(xié)議(TCP/IP)對(duì)需要組織傳輸?shù)馁Y料包進(jìn)行打包。TCP層在包中加入了頭信息如:源埠、目的埠、序列號(hào)、ACK確認(rèn)號(hào)、偏移量、SYN、FIN、窗口和緊急指針等。含有TCP頭信息的包被送到IP層,加IP資料包頭如:包頭長(zhǎng)度、服務(wù)類型、資料包長(zhǎng)度、分段偏移量、生存期、協(xié)議類型、源地址和目標(biāo)地址等。而正常和異常的數(shù)據(jù)包都在網(wǎng)上傳輸,其特征是有差別的。

            為測(cè)試改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)在病毒入侵檢測(cè)應(yīng)用中的效果,采用了具有30萬(wàn)條數(shù)據(jù)記錄的測(cè)試數(shù)據(jù)集,每條數(shù)據(jù)包括了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的包頭信息、網(wǎng)絡(luò)連接信息和數(shù)據(jù)信息等,每條數(shù)據(jù)包含96位的二進(jìn)制代碼。其中前32位二進(jìn)制為源IP地址,32-64位二進(jìn)制為目標(biāo)IP地址,64-96位二進(jìn)制表示了一些數(shù)據(jù)信息,每個(gè)數(shù)據(jù)被標(biāo)記為異?;蛘哒?。該數(shù)據(jù)源由MATLAB利用random()函數(shù)產(chǎn)生一組隨機(jī)的小數(shù),因?yàn)榭紤]到是二進(jìn)制運(yùn)算,規(guī)定:

            這樣隨機(jī)產(chǎn)生的二進(jìn)制串96個(gè)為一組,模擬的IP數(shù)據(jù)包,一共產(chǎn)生96萬(wàn)個(gè)二進(jìn)制串組合。

            4.2 抗體自體庫(kù)仿真訓(xùn)練(自體庫(kù)的建立)

            使用這1萬(wàn)條數(shù)據(jù)進(jìn)行自體庫(kù)的建立和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。在不斷調(diào)整抗體自體庫(kù)的同時(shí),使自體庫(kù)的解空間在最大程度上得到提高,最后趨近與一個(gè)穩(wěn)定的自體庫(kù)接集合。利用建立好的抗體檢測(cè)庫(kù)檢測(cè)未知的29萬(wàn)條數(shù)據(jù)紀(jì)錄。仿真試驗(yàn)算法如下:

            4.3 病毒入侵檢測(cè)算法的仿真訓(xùn)練

            建立起自體庫(kù)后,進(jìn)行病毒入侵檢測(cè)算法的仿真試驗(yàn),步驟如下:

            首先,引入新的一組數(shù)據(jù)向量,與自體庫(kù)也就是所謂的記憶細(xì)胞匹配,如果在一定的閾值范圍內(nèi)匹配度很高,則認(rèn)為該向量為入侵行為,并把匹配度提升1;相反,如果匹配度不高,則找出記憶細(xì)胞里與之親和力較大的進(jìn)行權(quán)值的調(diào)整,達(dá)到兩者之間的最優(yōu)匹配度,然后把新的向量作為抗體集合加入到記憶細(xì)胞,重復(fù)操作,完成后統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

            檢測(cè)算法仿真程序如下:


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