PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | R. 88, nr 3b | 100-104
Tytuł artykułu

An immune based model for dynamic intrusion detection

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Warianty tytułu
PL
Nowy model odporności do wykrywania dynamicznych włamań w systemach komputerowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
A new immune based model called AIBM for dynamic intrusion detection is proposed. AIBM uses a very small dynamic self set during the self tolerance for immature detectors, resulting in a higher efficiency in generating new mature detectors than traditional computer immune systems (CIS). Meanwhile, the self set can synchronize their variations with the real-network environment as time goes on, resulting in the dynamic evolution of self set, mature and memory detectors, offering more self-adaptation, and having a lower error rate than traditional CIS models.
PL
Zaproponowano nowy model odporności do wykrywania dynamicznych włamań w systemach komputerowych. Układ oferuję autoadaptację i ma mniejsze błędy niż tradycyjne układy CIS.
Wydawca

Rocznik
Strony
100-104
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., schem., wykr.
Twórcy
autor
Bibliografia
  • [1] Klarreich E. Inspired by Immunity. Nature, vol. (415) (2002) 468-470
  • [2] B. Hanson. Sensing Worms, Science, 330(6011): 1589, 2010
  • [3] Li, T.: Computer Immunology. Publishing House of Electronics Industry Beijing (2004).
  • [4] Albert R, Jeong H, Barabasi A L. Attack and error tolerance of complex networks. Nature, vol. (406) (2002) 378-382.
  • [5] F. R. Chang. Is Your Computer Secure? Science, 325(5940): 550-551, 2009
  • [6] Perelson A S, Weisbuch G. Immunology for physicists. Rev Mod Phys, 1997, 69(4):1219-1263
  • [7] L. N. De Castro and J. I. Timmis, Artificial Immune Systems as a Novel Soft Computing Paradigm, Soft Computing Journal, 2003, 7(8): 526-544.
  • [8] D’haeseleer, P., Forrest, S., An immunological approach tochange detection: algorithm, analysis and implication, In: IEEE Symposium on Research in Security and Privacy, Oakland, CA, IEEE Computer Society Press, 1996, 110-119.
  • [9] Forrest S, Perelson A S. Self-nonself discrimination in a computer. In Proc. IEEE Symposium on Security and Privacy, Oakland (1994) 202-213.
  • [10] Timmis J, Bentley P J. Negative selection: how to generale detectors. In Proc. of the 1st International Conf. on Artificial Immune Systems, University of Kent at Canterbury (2002) 89-98.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOH-0062-0024
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.