河北大学学报(自然科学版) ›› 2007, Vol. 27 ›› Issue (2): 204-208.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2007.02.024

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计算机免疫系统 GECISM 中识别规则的挖掘

张寿华1,伊开1,王振夺2,任志利3,刘振鹏1   

  1. 1.河北大学,数学与计算机学院,河北,保定,071002; 2.北华航天工业学院计算机系,河北,廊坊,065000; 3.保定市第三中心医院,微机室,河北,保定,071000
  • 出版日期:2007-03-25 发布日期:2007-03-25
  • 基金资助:
    河北省科学技术研究与发展计划

Mining of Recognition Rules in GECISM

ZHANG Shou-hua1,YI Kai1,WANG Zhen-duo2,REN Zhi-li3,LIU Zhen-peng1   

  • Online:2007-03-25 Published:2007-03-25

摘要: GECISM(GEneral Computer Immune System Model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对"自我"和"非我"特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从"自我"集和"非我"集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则.这些规则反映了"自我"和"非我"的内在特征,是GECISM进行"非我"检测的依据.

关键词: 计算机免疫, 识别规则, 数据挖掘, Apriori算法

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