| 【中文题名】 | 遗传算法的改进及其在入侵检测系统中的应用 |
| 【英文题名】 | The Improvement of Genetic Algorithm and It's Application in IDS |
| 【学科专业】 | 计算机应用 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-5-24 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,入侵检测系统,多样性,多目标问题,TCPIP协议, |
| 【英关键词】 | Genetic Algorithm（GA）,Intrusion Detection System（IDS）,diversity,multi-objects problem,TCP/IP protocol, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 遗传算法使用群体搜索技术,它通过对当前群体施加选择、交叉、变异等一系列遗传操作,从而产生出新一代的群体,并逐步使群体进化到包含或接近最优解的状态。由于其具有思想简单、易于实现、应用效果明显等优点而被众多应用领域所接受,并在自适应控制、组合优化、模式识别、机器学习、人工生命、管理决策等领域得到了广泛的应用。
入侵检测系统是网络安全的重要组成部分。入侵检测系统通过规则判断当前的网络连接是否合法。本文将遗传算法应用在入侵检测系统中,在历史数据的基础上,通过遗传算法,自动形成新的入侵检测规则。在这个实现中,同时考虑了网络连接的时间和空间的因素,将这两个因素都编码到入侵检测的规则中。这有利于判断复杂的异常行为。本文提出的实现都是针对TCP/IP协议的。由于入侵检测系统的特殊性,属于多目标问题,要求遗传算法能够同时找到多个局部最优解,而传统的遗传算法是用于寻找单个全局最优解的。本文提出了一种新的结合了种群多样性概念的遗传算法,并在标准的测试函数上进行了测试,得到了理想的结果。 |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
7-9 |
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第二章 遗传算法介绍 |
9-20 |
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2．1 历史 |
9-10 |
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2．2 遗传算法实现技术 |
10-20 |
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2．2．1 遗传算法伪代码和流程图 |
11-12 |
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2．2．2 编码(Encoding) |
12-14 |
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2．2．3 选择(Selection) |
14-15 |
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2．2．4 交叉 |
15-17 |
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2．2．5 变异 |
17-20 |
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第三章 遗传算法的改进 |
20-29 |
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3．1 算法参数的选择 |
20-23 |
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3．1．1 变异率(Mutation Rate) |
20-21 |
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3．1．2 交叉率(Crossover Rate) |
21 |
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3．1．3 种群大小(Population Size) |
21-22 |
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3．1．4 参数自适应(Adaptive) |
22-23 |
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3．2 选择算子的改进 |
23-25 |
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3．2．1 动机 |
23-24 |
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3．2．2 生物学背景 |
24 |
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3．2．3 配偶选择(Mating Selection) |
24-25 |
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3．3 协同进化(Symbiotic Evolution) |
25-26 |
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3．3．1 协同进化原理 |
25-26 |
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3．4 结合适应度与多样性的遗传算法 |
26-29 |
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3．4．1 个体之间差异的定义 |
26 |
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3．4．2 个体的多样性的定义 |
26-27 |
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3．4．3 个体被选中概率的定义 |
27 |
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3．4．4 输出局部最优解的算法 |
27-28 |
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3．4．5 改进遗传算法伪代码 |
28-29 |
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第四章 试验测试 |
29-37 |
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4．1 试验使用的遗传算法 |
29 |
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4．2 测试函数 |
29-31 |
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4．3 测试结果 |
31-36 |
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4．4 结论 |
36-37 |
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第五章 遗传算法在入侵检测系统(IDS)中的应用 |
37-56 |
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5．1 入侵检测系统介绍 |
37-41 |
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5．1．1 入侵检测系统的定义 |
37 |
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5．1．2 入侵检测系统的必要性 |
37-38 |
|
5．1．3 入侵检测系统的分类 |
38-41 |
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5．2 遗传算法在入侵检测系统中的应用 |
41-47 |
|
5．2．1 回顾 |
41-42 |
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5．2．2 概述 |
42-43 |
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5．2．3 编码 |
43-45 |
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5．2．4 染色体适应度值的定义 |
45-46 |
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5．2．5 选择 |
46 |
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5．2．6 交叉与变异 |
46-47 |
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5．3 使用遗传算法的入侵检测系统的体系结构 |
47 |
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5．4 未来的工作 |
47-56 |
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参考文献 |
56-58 |
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发表论文和科研情况说明 |
58-59 |
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致谢 |
59 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387636 |
