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入侵檢測系統(tǒng)中匹配規(guī)則的選擇和匹配概率的計算將影響整個檢測系統(tǒng)的效率。精確的概率描述可以更準確地確定交叉反應(yīng)閾值r 。r 值是檢測器集的生成及檢測器有效檢測重要參數(shù)。而目前被廣泛引用的基于r-連續(xù)位匹配的概率公式存在誤差，在某些條件下對匹配概率的計算不正確。因此使用一個更準確的基于該匹配規(guī)則的匹配概率分布公式顯得十分必要。通過對精確匹配概率公式中參數(shù)的分析，可以看出影響入侵檢測系統(tǒng)的部分因素。
生物免疫系統(tǒng)（BIS）具有良好的多樣性、耐受性、免疫記憶分布式并行處理、自組織、自學習、自適應(yīng)和魯棒性等特點。計算機安全問題與生物免疫系統(tǒng)極其相似，兩者都要在不斷變化的環(huán)境中維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
計算機免疫系統(tǒng)最重要的工作就是入侵檢測模型系統(tǒng)的建立。從 Forrest 提出計算機免
疫系統(tǒng)的概念之后，她的研究小組成員Hofmeyr 1999年在他的博士論文中提出了分布式檢測的免疫模型2。其論文中的基于r-連續(xù)位匹配的概率公式，被廣泛引用與檢測器的生成和入侵檢測的判斷。但該公式存在誤差，這對準確確定交叉反應(yīng)閾值r有一定的影響，從而影響入侵檢測系統(tǒng)的效率。本文將提出一個精確的匹配概率公式，并對r的取值進行分析。
生物免疫系統(tǒng)（BIS）具有良好的多樣性、耐受性、免疫記憶分布式并行處理、自組織、自學習、自適應(yīng)和魯棒性等特點。計算機安全問題與生物免疫系統(tǒng)極其相似，兩者都要在不斷變化的環(huán)境中維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
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疫系統(tǒng)的概念之后，她的研究小組成員Hofmeyr 1999年在他的博士論文中提出了分布式檢測的免疫模型2。其論文中的基于r-連續(xù)位匹配的概率公式，被廣泛引用與檢測器的生成和入侵檢測的判斷。但該公式存在誤差，這對準確確定交叉反應(yīng)閾值r有一定的影響，從而影響入侵檢測系統(tǒng)的效率。本文將提出一個精確的匹配概率公式，并對r的取值進行分析。
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