论文部分内容阅读
针对基于计算机免疫的入侵检测系统中所面临着＂不完全Self集＂的问题,设计了基于决策树的主从结构的Self集构造算法。将决策树引入到传统的否定选择算法中,通过决策树把经过免疫耐受淘汰后的候选检测器进行重新分类,并将满足设定条件的候选检测器集合构造＂从Self集＂,实现Self集的动态扩充,最后利用＂匹配矛盾＂淘汰＂从Self集＂中不合格的元素。实验分析结果表明了该算法的有效性,改善了检测器识别性能。