一种基于人工免疫原理的网络异常检测方法

摘要

本发明提出了一种基于人工免疫原理的网络异常检测方法，属于信息安全领域。本发明通过模拟生物免疫系统对外界抗原的响应，通过训练抗原数据收集，人工免疫系统学，以及网络异常检测三个模块实现了一种检测准确率高、并且能够快速检测的网络异常检测方法。本发明具有生物免疫系统的非线性，以及克隆选择、免疫网络和免疫记忆等优良特征，解决了目前网络异常检测中存在的检测速度慢，检测准确率低的问题。本发明亦可广泛应用于模式识别、机器学等领域，具有广阔的应用前景。

主权项

1、一种基于人工免疫原理的网络异常检测方法，其特征是首先进行训练抗原数据收集，即通过收集正异常网络环境下描述网络事务的特征数据，在对特征数据进行标准化和正异常类别标识处理后，作为训练人工免疫系统的训练抗原；然后是人工免疫系统学习的步骤，人工免疫系统通过每一个训练抗原的学习，进行抗体细胞进化，在抗体细胞收敛后，优选出最佳的抗体细胞对记忆细胞进行更新；最后是网络异常检测步骤，通过已训练人工免疫系统中的记忆细胞对网络进行异常检测。