Improving Some Artificial Immune Algorithms For Network Intrusion Detection

Improving Some Artificial Immune Algorithms For Network Intrusion Detection

Tác giả: NGUYEN VAN TRUONG

Lĩnh vực: Mathematical foundations for Informatics

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc cải tiến các thuật toán miễn dịch nhân tạo (AIS) nhằm nâng cao hiệu quả phát hiện xâm nhập mạng (IDS). Các vấn đề nổi bật trong lĩnh vực này bao gồm khối lượng lớn dữ liệu mạng, sự mất cân bằng dữ liệu, khó khăn trong việc phân định ranh giới giữa hành vi thông thường và bất thường, cùng yêu cầu thích ứng liên tục với môi trường thay đổi. Để giải quyết những thách thức này, nghiên cứu đề xuất các thuật toán tối ưu hóa để tạo tập hợp bộ dò (detector set) trong AIS, giúp giảm thời gian huấn luyện và phát hiện. Nghiên cứu cũng tập trung vào việc phát triển hệ thống IDS dựa trên AIS có khả năng phát hiện kịp thời các cuộc tấn công đã biết hoặc chưa từng thấy, sử dụng phương pháp thống kê và dữ liệu luồng mạng.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Background
• Chương 2: Combination of Negative Selection and Positive Selection
• Chương 3: Generation of Compact Detector Set