基于模糊模式识别的自体集的构造方法  

Constructional method of self-set based on fuzzy pattern recognition

作　　者：卢建华[1] 袁细国[2] 符海东[2] 

机构地区：[1]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074 [2]武汉科技大学计算机学院,湖北武汉430081

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第1期38-40,93,共4页Computer Engineering and Design

基　　金：湖北省教育厅重点科研基金项目(2004D006)

摘　　要：目前计算机安全免疫系统中都还面临着“不完全self集合”的问题,尤其是在基于网络的入侵检测系统中会产生较大的缩放。提出了一种面向网络的免疫模型中自体集的构造方法,借鉴了模糊数学的理论,采用了模糊模式识别原则来评价网络连接行为的“正常度”,从而确定是否作为训练集(self集)中的元素。At present, in the computer security, immunity system is facing a problem-incomplete self-set. In particularly, the intrusion detection system based on network produce the big reproduce. A structure method of self-set for immune mode is proposed. This method is based on network, profiles from the fuzzy mathematics theory, uses fuzzy pattern recognition principle to appraise the ＂normal beating＂ of the network connection action, thus determines whether to take it to the element of training center.

关 键 词：计算机免疫 入侵检测 模糊模式识别 自体集 隶属度 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]