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Coevolutionary-based mechanisms for network anomaly detection

Journal of Mathematical Modelling and Algorithms 2007年第3期6卷 411-431页

作者： Ostaszewski, Marek Seredynski, Franciszek Bouvry, Pascal Faculty of Sciences Technology and Communication University of Luxembourg Luxembourg-Kirchberg 1359 6 rue Coudenhove Kalergi Luxembourg Polish-Japanese Institute of Information Technology Warsaw 02-008 Koszykowa 86 Poland Institute of Computer Science Polish Academy of Sciences Warsaw 01-237 Ordona 21 Poland

The paper presents an approach based on the principles of immune systems applied to the anomaly detection problem. Flexibility and efficiency of the anomaly detection system are achieved by building a model of the network behavior based on the self-nonself space paradigm. Covering both self and nonself spaces by hyperrectangular structures is proposed. The structures corresponding to self-space are built using a training set from this space. The hyperrectangular detectors covering nonself space are created using a niching genetic algorithm. A coevolutionary algorithm is proposed to enhance this process. The results of experiments show a high quality of intrusion detection, which outperform the quality of the recently proposed approach based on a hypersphere representation of the self-space. © 2007 Springer Science + Business Media B.V.

关键词： Anomaly detection problem Artificial immune systems Coevolutionary algorithms Computer networks hyperrectangular detectors Self-nonself space paradigm

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