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基于改进遗传算法的IPv6下模糊异常检测系统

A Fuzzy Anomaly Detection System Based on Genetic Algorithm for IPv6

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【作者】 黎耀李之棠刘蜀豫

【Author】 LI Yao, LI Zhi-tang, LIU Shu-yu (School of Comtputec, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074 China)

【机构】 华中科技大学计算机学院

【摘要】 设计并实现了基于遗传算法的IPv6模糊异常检测规则生成技术,使用模糊检测规则进行异常检测。提出的异常检测模型设计上具有灵活性强、可扩展性好以及适应性强等特点,满足IPv6环境的使用。实验结果表明所提出的模型在算法性能和检测效率上具有优势,能用于保护下一代互联网。

【Abstract】 We designed and implemented a fuzzy anomaly detection rules generation technology for IPv6 using genetic algorithm and detect the anomaly using fuzzy detection rules. The proposed anomaly detection model is designed as flexible, extendible, and adaptable in order to meet the needs and preferences of network administrators and can be also supplied for IPv6 environment. The result of the test shows that the anomaly detection model provided in this paper has two advantages: algorithm performance and detection effect, and it can be applied to protect the next generation Internet.

【关键词】 遗传算法IPv6模糊检测
【Key words】 Genetic algorithmIPv6Fuzzy detection
【基金】 国家自然科学基金项目(60573120);湖北省自然科学基金项(2005ABA256)
  • 【会议录名称】 2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)
  • 【会议名称】2006年全国开放式分布与并行计算学术会议
  • 【会议时间】2006-10
  • 【会议地点】中国陕西西安
  • 【分类号】TP18;TP393.04
  • 【主办单位】中国计算机学会开放系统专业委员会
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