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傳統(tǒng)入侵檢測(cè)方法對(duì) Probe、U2R、R2L等網(wǎng)絡(luò)入侵攻擊類(lèi)型的檢測(cè)率較低，存在對(duì)入侵行為的誤檢和漏檢。為此，提出一種基于隨機(jī)森林與人工免疫的入侵檢測(cè)算法。設(shè)計(jì)隨機(jī)抗體森林檢測(cè)策略，針對(duì)小樣本藪據(jù)集采用克隆選擇算法保證抗體的優(yōu)良性，提高攻擊的檢測(cè)率，通過(guò)將識(shí)別為入侵行為的抗原注入抗體集，以平衡抗原的檢測(cè)率和誤報(bào)率。仿真結(jié)果表明，該算法的檢測(cè)率為94.1%，高于 Probe的93.79%、U2R的91%與R2L的85%，且具有較低的誤報(bào)率。
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