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基于新型否定选择算法的计算机病毒检测技术研究

作　者: 赵红霞
导　师: 牛之贤；张清华
学　校: 太原理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人工免疫算法 否定选择算法 禁忌搜索 计算机病毒检测 切割 网络入侵
分类号: TP309.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 133次
引　用: 2次
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内容摘要


计算机病毒检测系统是一种防护网络安全的系统,是被用来检测威胁或危害主机和计算机网络的代码。生物免疫系统是保护生物机体免受外部病原体危害的一种机制,其具有分布式并行处理、自组织、免疫记忆和鲁棒性等特性。传统的计算机病毒检测技术是一种被动防御技术,借鉴生物免疫系统与计算机病毒检测系统相似性,来提高病毒检测系统的性能。本文详细的分析了传统否定选择算法所存在的问题,并介绍了学者们在这些方面所作的改进和努力。根据切割空间生成检测器的算法原理,提出一种针对二进制串的新型的切割否定选择算法,此算法不仅可消除冗余的检测器,并可减少检测器的漏洞,还在一定程度上防止黑洞形成；引入树状层次管理机制和禁忌搜索策略思想,在基于新型否定选择算法生成庞大的检测器的基础上,提出了一种将禁忌搜索算法与人工免疫算法相结合的新型禁忌人工免疫网络算法,在很大的程度上提高了检测器的搜索效率,更新效率,节省了内存占用率,此算法全局收敛性可以达到最优；最后本文针对所选用的数据集数据,通过分析数据进行试验和测试,测试表明新型否定选择算法具有更高的检测效率,准确性和搜索速率。本文的主要工作如下：1)分析传统否定选择算法和计算机病毒检测技术所存在的问题,总结诸多学者在这方面的改进方案和实施方法。2)根据切割空间的否定选择算法,提出一种应用于二进制生成串检测器的新型的切割否定选择算法(Cutting Negative Selection Algorithm, CNSA),此算法生成的检测器有效的减少了检测漏洞,消除冗余的检测器,并通过递增阈值减少检测器存在的黑洞,使系统只需少量的检测器即可检测出较全面的非自体检测器。3)结合树状层次模型和禁忌搜索算法,提出一种新型的禁忌人工免疫网络算法,通过设置匹配迭代次数T的阈值,对检测器施行禁忌表、记忆表和进化方向表之间的调度,通过对各个表里的检测器进行亲和力大小的排序,抑制检测器的个数,提高检测器的有效利用率和减少内存占用率。4)选取数据集,对数据进行实验和分析,来对算法进行验证,最后建立基于新型否定选择算法的计算机病毒检测系统,并进行性能分析。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-11
第一章 绪论  11-19
  1.1 研究背景及意义  11-12
  1.2 国内外研究动态  12-14
  1.3 计算机病毒检测技术发展现状  14-17
    1.3.1 计算机病毒发展历史及其特点  14-15
    1.3.2 计算机病毒检测技术的发展现状  15-17
  1.4 论文的研究内容  17-19
第二章 计算机病毒检测与人工免疫原理  19-31
  2.1 计算机病毒检测原理  19-24
    2.1.1 计算机病毒的基本概念  19
    2.1.2 计算机病毒的发展  19-21
    2.1.3 计算机病毒的工作原理  21-22
    2.1.4 计算机病毒检测技术  22-24
  2.2 人工免疫系统  24-28
    2.2.1 免疫系统的原理  25-26
    2.2.2 人工免疫系统算法  26-28
  2.3 生物免疫系统与计算机病毒检测系统的相似性  28-30
    2.3.1 计算机病毒检测系统和生物免疫系统的相似性  28-29
    2.3.2 计算机病毒检测系统和生物免疫系统的区别  29
    2.3.3 基于生物免疫机理的计算机病毒检测系统的特性  29-30
  2.4 本章小结  30-31
第三章 新型否定选择算法  31-41
  3.1 否定选择算法  31-34
    3.1.1 传统否定选择算法  31
    3.1.2 否定选择算法的性质  31-32
    3.1.3 否定选择算法所存在的问题  32
    3.1.4 问题的分析与解决  32-34
  3.2 新型的否定选择算法  34-36
    3.2.1 算法的原理  34
    3.2.2 self定义  34-35
    3.2.3 noself定义  35-36
  3.3 切割否定选择算法CNSA  36-39
    3.3.1 CNSA的算法思想  36-38
    3.3.2 CNSA的算法实现  38-39
  3.4 仿真  39-40
  3.5 本章小结  40-41
第四章 禁忌搜索策略引用与应用  41-53
  4.1 搜索策略的基础  41-44
    4.1.1 搜索的基本原理  41-42
    4.1.2 常用的搜索算法结构  42-44
  4.2 禁忌搜索算法  44-46
    4.2.1 禁忌搜索原理  44-45
    4.2.2 禁忌搜索算法流程  45-46
  4.3 禁忌人工免疫网络  46-52
    4.3.1 免疫记忆机制  46-47
    4.3.2 禁忌人工免疫网络算法的设计  47-48
    4.3.3 禁忌人工免疫网络算法实现  48-49
    4.3.4 禁忌人工免疫网络算法的全局收敛性  49-52
  4.4 本章小结  52-53
第五章 试验与分析  53-65
  5.1 实验数据集  53-55
    5.1.1 实验数据的选取  53-54
    5.1.2 数据的分析  54-55
  5.2 试验和分析  55-57
  5.3 基于新型免疫算法的计算机病毒检测模型  57-63
    5.3.1 模型的框架和组成  57
    5.3.2 系统的工作流程  57-61
    5.3.3 实验分析  61-63
  5.4 本章小结  63-65
第六章 总结与展望  65-67
  6.1 总结  65
  6.2 展望  65-67
参考文献  67-71
附录  71-75
致谢  75-77
攻读学位期间发表的学术论文目录  77
攻读硕士学位期间参加的科研项目  77

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 安全保密 > 计算机病毒与防治
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