[发明专利]基于模糊免疫理论的网络入侵检测方法

摘要

本发明公开了基于模糊免疫理论的网络入侵检测方法，针对原有免疫入侵检测模型的不足，根据生物免疫原理，提出一个模糊聚类和免疫理论相结合的入侵检测新模型。该模型通过模糊聚类技术将待检测数据进行预处理，然后再经过免疫算法进化的模糊检测器进行检测，降低了检测误差。在过滤掉大量的正常数据的基础上，使后期的匹配检测过程得以大大地简化，减小了计算复杂度。将检测器用模糊规则表示时，可以达到用较少的规则覆盖更多的异体空间的目的。将含异常的数据通过免疫模糊检测器进行处理，整体检测效率得到了提高。

主权项

一种基于模糊免疫理论的网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：步骤1：构造一定数目的训练样本集；步骤2：对数据进行标准化处理；步骤3：利用模糊c‑均值方法对处理过的训练数据进行聚类分析；步骤4：生成检测入侵行为的检测器，再由免疫进化算法生成成熟的检测器；步骤5：利用成熟的检测器对网络访问数据进行检测；步骤6：若检测数据为正常模式则允许访问，否则拒绝其访问；步骤7：动态更新检测库，即将与抗原亲和度高的抗体加入成熟检测器的记忆库中。