基于人工免疫模型的入侵检测系统中检测器生成算法的分析与改进
入侵智能检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
入侵检测技术作为网络安全的重要手段，能够实时监控网络系统的运行状态，及时发现并阻止非法入侵行为，保障网络系统的安全稳定运行。
本实验旨在通过构建一个入侵智能检测系统，验证其有效性，并分析其性能。
二、实验目的1. 理解入侵检测技术的基本原理和实现方法。
2. 掌握入侵检测系统的构建过程。
3. 评估入侵检测系统的性能，包括检测准确率、误报率和漏报率。
4. 分析实验结果，提出改进建议。
三、实验材料与工具1. 实验材料：KDD CUP 99入侵检测数据集。
2. 实验工具：Python编程语言、Scikit-learn库、Matplotlib库。
四、实验方法1. 数据预处理：对KDD CUP 99入侵检测数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等操作。
2. 模型构建：选择合适的入侵检测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行训练和测试。
3. 性能评估：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估入侵检测系统的性能。
4. 实验结果分析：分析实验结果，总结经验教训，提出改进建议。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值和重复数据。
（2）特征选择：根据相关性和重要性选择特征，如攻击类型、服务类型、协议类型等。
（3）归一化：将数据特征进行归一化处理，使其在相同的量级上。
2. 模型构建（1）选择模型：本实验选择SVM和Random Forest两种模型进行对比实验。
（2）模型训练：使用预处理后的数据对所选模型进行训练。
（3）模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其性能。
3. 性能评估（1）混淆矩阵：绘制混淆矩阵，分析模型的检测准确率、误报率和漏报率。
（2）精确率、召回率：计算模型的精确率和召回率，评估其性能。
4. 实验结果分析（1）对比SVM和Random Forest两种模型的性能，分析其优缺点。
基于人工免疫的入侵检测系统研究与实现
基于人工免疫的入侵检测系统研究与实现网络入侵检测系统（IDS）是保障网络安全的有效手段，但目前的入侵检测系统仍不能有效识别新型攻击。
应用人工免疫的原理，设计一种新的基于免疫的入侵检测系统。
针对目前免疫算法的不足，设计了一个K分字符串匹配算法，使检测效率大大提高。
实验结果表明，该系统在识别新型攻击上具有较好的性能。
标签：人工免疫编辑距离网络安全入侵检测一、引言入侵检测是网络安全的重要研究领域，主要有误用检测（misuse detection）和异常检测(anomaly detection)两类技术。
其中，误用检测是根据已知的攻击特征建立一个特征库，然后将网络采集的数据与特征库中特征进行一一匹配，若存在匹配的特征，则表明其是一个入侵行为。
而异常检测则是将用户正常的行为特征存储在特征数据库中，然后将用户当前行为与特征库中的特征进行比较，若偏离达到了一定程度，则说明发生了异常。
这两种技术各有优缺点，误用检测能够准确检测到已知攻击事例，但对新型攻击行为却无能为力；异常检测可以检测到新型攻击，其误检率却比较高，且不能描述入侵行为的类别。
免疫系统是生物体信息处理系统的重要组成部分，肩负着保护机体安全的重任。
它实质上是一个大规模的分布式信息处理系统，具有识别自我与非我、学习、记忆和模式识别等重要处理机制。
免疫系统由许多执行免疫功能的器官、细胞、分子等组成，能将体内的细胞或分子区分为属于自体的种类和外部来源的非自体种类。
为了使入侵检测系统能检测到新型攻击，人们进行了大量的研究工作。
而入侵检测系统与免疫系统有许多相似之处，它们都肩负着维护自身安全的使命，同样要对新的信息辨别是“自我”还是“非我”。
因此模拟免疫系统特征，将人工免疫技术应用到入侵检测系统，是最近比较热点的研究方向。
二、人工免疫的生物学原理免疫系统是一个极其复杂且协调周密的系统，它由具有免疫功能的器官、组织、细胞、免疫效应分子和有关的基因组成。
淋巴细胞是免疫系统中最重要的一种细胞，它作为独立的“检测器”分布在体内淋巴系统中，主要由B细胞和T细胞组成。
入侵检测系统技术分析及改进
侵 检
系 统 技 术 分 析 及 改 进
Ｔ ｅ ｈ ｉ ａ Ａ ａ ｙ ｉ ａ ｄ ｍ ｒ ｖ ｍ ｎ ｏ Ｉ ｔ ｕ ｉ ｎ Ｄ ｔ ｃ ｉ ｉ Ｓ ｓ ｅ ｃ ｎ ｃ ｌ ｎ ｌ ｓ Ｓ ｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｅ ｔ ｆ ｎ ｒ ｓ ｏ ｅ ｅ ｔ Ｏｌ ｙ ｔ ｍ
测 系
发现入侵翻 。
系统管理员的安全管理能力 （ 包括安全审计 、 监视 、
１ 基于统计的检测技术规则 ． ２
进攻识别和 响应）提高了信息安全基础结构的完整 ，
这种分析规则认为入侵行为应该符 合统计规
９
～
律 。例如， 系统 可以认为一次密码尝试失败并不算
是入侵行为， 因为的确可能是合法用户输入失误， 但 是如果在一分钟内有 ８ 次以上同样的操作就不可能 完全是输入 失误了， 而可以认定是入侵行为。因此， 组成分析策略的检测技术规则就是表示行为频度的 阀值 ， 通过检测技术 出行 为并统计其数量和频度就
改 及 析
进
作系统等优点而受到重视 。然而， 当前基于 网络的
式， 极有可能造成数据包 的２槎 查， 禺 改进后 的系统模
Ｉ Ｓ中也普遍存在两大缺点：①当网络流量较大时 型如图二。 Ｄ
处理能力有限： 由于基于网络的 Ｉ Ｓ Ｄ 需要对 当前网 段 内的数据包进行实时处理， 当网络流量过大时就 显得力不从心， 因此 已有 的入侵检测系统往往对所 厂 、 —
取决于审计记录的完备性与实时ｌ。特征入侵的特 生
征抽取与表达， 是入侵检测技术专 家系统的关键 。
将有关入侵的知识转化为 ｉｔｅ 结 构（ ｆｈｎ － 也可以是复
合结构）ｆ ， 部分为人侵特征， ｅ 部分是系统防范措 ｉ ｈ ｔｎ
基于人工免疫的入侵检测系统的研究
基于人工免疫的入侵检测系统的研究摘要：文章探讨了入侵检测系统和入侵检测技术的区别，在系统分析了前人研究的基础之上提出了一种基于人工免疫的动态入侵检测模型。
该系统通过特征提取模块对网络的特征进行提取从而形成对初始“自体”集的刻画，然后通过“自体”集的不断更新机制完成“自体”集的动态更新；从而克服了传统基于免疫原理的入侵检测模型中使用静态“自体”集的缺陷，为适应网络环境的变化提供了可能。
关键词：人工免疫入侵检测克隆选择[中图分类号] G312 [文献标识码] A [文章编号] 1000-7326（2012）08-0064-021 引言在入侵检测技术研究领域，有很多研究人员将入侵检测技术(即检测方法)与入侵检测系统的概念混淆，甚至将这两个概念等同起来描述。
本文作者认为入侵检测技术主要研究使用什么样的方法来检测入侵行为；而入侵检测系统则是根据一定的监视对象构建的执行检测任务的系统。
因此把入侵检测技术同入侵检测系统这两个概念严格的区分开来描述，检测技术主要分为异常检测和误用检测两种，检测系统主要分为基于主机的和基于网络的两种。
每一种检测技术可以应用于任意一种检测系统，每一种检测系统也可以使用任意一种检测技术。
目前入侵检测技术的研究主要集中在大规模分布式和智能化检测这两个方向。
在智能化的研究方面，主要有专家系统、神经网络、数据挖掘以及人工免疫等。
虽然基于人工免疫的入侵检测技术取得了一定的进展，但是由于人工免疫技术只是在近年来才应用到入侵检测方面的，免疫原理在入侵检测模型中的应用还存在一些问题，其主要表现在以下两个方面：(l)当前提出的研究方法和模型大都采用了“静态”的“自我”集定义。
即在系统运行后的整个工作过程中不再发生变化，但是网络攻击或异常通常和时间有较大的关系，在一个时刻的正常并不等于在另一个时刻同样正常。
静态的“自我”集不能体现网络状态和时间的关系，不能适应网络环境的动态变化，不具有自适应性。
(2)为了尽可能地刻画当前正常的环境或条件，以便检测未知的入侵或异常，传统模型要求“自体”集和检测器(抗体)的数量非常之多，消耗大量的系统资源，从时间复杂度和空间复杂度来说不宜在实践中应用。
基于人工免疫的入侵检测系统的研究
２０ ０ ８年
第 ６期
１ １月
中山大学学报 （ 自然科学版 ）
Ａ Ｔ Ｓ ＩＮ ＩＲ Ｍ Ｎ Ｔ Ｒ ＬＵ Ｕ ＩＥ ＳＴ ＴＳ Ｓ Ｎ Ａ Ｓ Ｎ ＣＡ ＣＥ ＴＡ Ｕ Ａ Ｕ Ａ Ｉ Ｍ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＡ Ｉ Ｕ Ｙ Ｔ Ｅ Ｉ
Ｖ １４ Ｎ ． ｏ． ７ ｏ６
１ 入侵检测模 型设计
ＬＳ Ｓ系统 作为 一个简单 的免疫 激 励人 侵 检测 ＩＹ 系统 原形 ，在 一定 程度上 实现 了对于 免疫 系统 行 为 的模 拟具 备 了一 定 的分 布 性 来自可 扩 展 性 和 自适 应
的。入侵检测技术综合免疫原理对不完备信息进行
检测 ，具 备检测 异 常现象 的能力 。 目前 人侵 检测技 术 的研 究主要 集 中在 大规模 分 布式 和智 能化 检测这 两个方 向。在 智能化 的研究 方 面 ，主要有专 家系 统 、神经 网络 、数据挖 掘 以及 人 工免疫 等 。其 中 ，具 有代 表 性 的 Ｈ ｍｍ ｙ ｏ ｆｅｒ和 Ｆｒ ｏ－ ｒｓ １２等人 认 为基 于免 疫学 的计 算机 系 统 应有 如 ｅｔ －１ ＿ 下组织 原则 ：分布 式 、多层 、多样 化 、 自治 、 自适 应 、 自安全 、动态 、相互识 别 、异常检 测 以及 不完 全 匹配检测 ，他们 提 出了一个轻 量级 的入侵 检测系
中图分 类号 ：Ｔ３３０ Ｐ９．８
文献标 识码 ：Ａ 文章编 号 ：０２－ ７ ２０ ）０－ ８－ ５９ ５９（０８ ６ ０２ ５ ６ ０ ０ 检 测 的相 关知识 后 ，并且对 传统 的基 于人工 免疫 的 入 侵检测 模型进 行研 究分析后 ，提 出 了一个 改进 的 基 于人 工免疫 的人侵 检测 系统模 型 ，提 高入侵 检测 系统 的检测率 ，降低 误警率 。
网络安全中的入侵检测技术及优化方法分析
网络安全中的入侵检测技术及优化方法分析随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题变得日益突出。
黑客攻击、恶意软件传播和信息泄露等事件频频发生，给个人和企业的网络安全带来了巨大的威胁。
为了及时发现并阻止网络入侵行为，入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）成为了网络安全的重要组成部分。
本文将对网络安全中的入侵检测技术及优化方法进行分析。
一、入侵检测技术的分类入侵检测技术主要分为两类：基于特征的入侵检测和基于异常的入侵检测。
1. 基于特征的入侵检测（Signature-based Intrusion Detection）基于特征的入侵检测是通过预先定义的入侵特征或已知攻击模式来判断网络中是否存在入侵行为。
这种方法可以通过在网络传输中对流量进行实时监测，比对已知的攻击模式来检测异常行为。
优点是对已知的攻击模式能够较好地进行检测和防范，但是对未知的攻击模式则无能为力。
2. 基于异常的入侵检测（Anomaly-based Intrusion Detection）基于异常的入侵检测是通过学习正常网络流量的行为模式，当网络流量的行为模式与学习到的模式有明显差异时，认定为入侵行为。
这种方法适用于检测新型和未知的攻击模式，但是也容易产生误报。
二、入侵检测技术的优化方法入侵检测技术的优化方法主要包括特征选择、数据预处理和机器学习算法优化。
1. 特征选择在入侵检测中，特征选择是非常重要的，它能够帮助提高入侵检测的准确性和效率。
特征选择的关键是筛选出那些与入侵行为有关的特征，同时减少不相关或冗余的特征。
常用的特征选择方法有相关系数法、互信息法和基于机器学习的方法等。
2. 数据预处理数据预处理是入侵检测中的另一个重要环节，它能够清洗和转换原始数据，提高入侵检测算法的性能。
常用的数据预处理方法包括数据去噪、数据平衡、离群值处理和数据规范化等。
这些方法能够降低数据的噪声，保留有效信息，提高入侵特征的可靠性。
一种新型入侵检测模型及其检测器生成算法
第35卷第2期电子科技大学学报V ol.35 No.22006年4月Journal of UEST of China Apr. 2006 一种新型入侵检测模型及其检测器生成算法程永新，许家珆，陈科(电子科技大学应用数学学院成都 610054)【摘要】介绍了一种基于人工免疫原理的入侵检测模型，重点研究了否定选择算法模型中检测器集合的生成算法，提出了新的初始检测器的生成算法，并对算法性能进行了分析。
结果表明：该算法模型可以对未知入侵行为和已知入侵行为的变异进行有效的识别。
关键词人工免疫; 入侵检测; 检测器; 否定选择中图分类号TP393.08 文献标识码 AA Novel IDS Model and the Arithmetic to Get the DetectionCHENG Yong-xin，XU Jia-yi，CHEN Ke(School of Applied Mathematics， UEST of China Chengdu 610054)Abstract A new intrusion detection model that based on the theory of artificial immune system is introduced in this article. It researches emphases on the arithmetic of how to get the detector that included in the negative selection arithmetic. It also puts forward a new arithmetic of how to get the detector and then analyses the arithmetic. The result indicate that, the arithmetic model can do the effective identify variation between the unknown intrusion action and the known one.Key words artificial immune; intrusion detection; detector; negative selection入侵检测系统(Intrusion Detection System，IDS)作为当前安全技术的新热点，不仅越来越多的受到人们的关注，而且已经开始在各种不同的环境中发挥其关键作用。
入侵检测模型中检测器的改进与优化
ｔｒ ｇ ｔｅｔｅｒ ｆ ｎ ｏｍ Ｄ ｓ ｎＳｍｐｉｇ Ｕ Ｓ ｒ ｕｅ ｄ ｓ ｎｔｅｃｏｓｖｒ ｐｒｔ ｎｏ ｅ ｅ ｃＡ ｇ— ｕｉ ， ｈ ｏ ｏ ｉ ｒ ｅｉ ａ ｌ （ Ｄ ）ａｅ ｓｄｔ ｒ ｅｉ ｒｓ ｅ ｅａ ｏ ｆ ｎｔ ｌ ｎ ｈ ｙ Ｕ ｆ ｇ ｎ ｏｅ ｇ ｈ ｏ ｏ ｉ Ｇ ｉ ｏ
第 ｌ ６卷
第 ３期
哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮ ＡＬ ＯＦ ＨＡＲＢ Ｎ Ｕ ＶＥ Ｉ Ｙ Ｆ Ｓ Ｉ ＮＣ Ｉ ＮＩ ＲＳＴ Ｏ Ｃ Ｅ Ｅ ＡＮＤ Ｔ Ｃ Ｅ ＨＮＯ ＯＧＹ Ｌ
Ｖｏ． ６ Ｎ ． １１ ｏ ３
２ １ 年 ６月 ０１
ｒ ｈ ｅ ａｏ ，ａ ｄ ｔ ｒ ｖ ｏｈ ｔ ｅ ｄ ￣ｅ ｆ ｉ ｌ ｒ ｙ ｏ ｙ ｅ — ｈ ｏ ｓ ｍｅ ａ ｄ ｉ ｅ ｅ ａ ｔｃ ｎ ｅ ｔ ｉｈ ａ ｅ ｉ ｍ Ｏｐ ｒ ｔ ｒ ｎ ｏ ｉ ｏ ｅｂ ｔ ｅ ｅｏ ｍｉ ｉ ｆ ｂ ｒｃ ｒ ｍｏ ｏ ｎ ｔ ｒ ｌｖ ｎ ｏ ｔｎ ｃ ｒ ｔ ｍｐ ｈ ｓ ａ ｔ ｃ ｓ ｗｈ ｍａ ｅ ｔ ｏ ｒｌ ｔ ｉ ｔ ｃｏ ｄ ｎ ａ ｃ ．Ｓ ｍｕ ａｉ ｎ ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｎ ｔ ｔｓ ｔ ａ ｉ ｓ ｈ ｍｅｍａｎ ａｎ ｅ ｖ — ｄ ｏ ｃ ｒｅａ ｅ ｗ ｔ Ｄｅｅ ｔ ｒ ｈ Ｒｅ ｕ ｄ ｎ ｙ ｉ ｌ ｔ ｘ ｅ ｉ ｔ ｍｏ ｓ ａ ｅ ｔ ｈ ｓ ｃ ｅ ｉ ｔ ｉ ｓｔ ａ ｏ ｍｅ ｄ ｒ ｈ ｔ ｈ
ｉ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐｅ ．Ａｉ ｎ ｔｔ ｏ ｖ ｌｃｔ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｎ ｔ ｈ ｒｃ ｍｉ ｇ ｆｅ ｓ ａｌ — — ｓ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｒ ｍｉ ｇ ａ ｈｅｌ ｗ ｅｏ ｉ ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ａ ｄ ｉ ｓ ｏ ｔ ｏ ｎ ｓｏ ａ ｙ ｅ ｒｙ ｍａ ｙ ｉ ｓ
网络安全中的入侵检测系统设计与优化方案
网络安全中的入侵检测系统设计与优化方案引言：随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，网络安全问题愈发严重。
入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分，发挥着防止恶意攻击、保护网络环境的重要作用。
然而，当前的入侵检测系统还面临着一些挑战，如无法准确区分真实的攻击行为与误报、对新型攻击手段的识别能力有限等。
因此，本文将围绕入侵检测系统的设计与优化方案展开讨论，力求提出一些有效的解决方案。
一、入侵检测系统的设计原则1. 多层次、多维度的检测入侵检测系统应该采用多层次、多维度的检测方式，如基于网络流量的检测、基于主机日志的检测、基于行为分析的检测等，以提高检测的准确性和覆盖范围。
2. 实时监测与快速响应入侵检测系统应该具备实时监测网络流量和系统日志的能力，能够快速响应并采取相应的措施，以最大限度地减少入侵的影响和损害。
3. 机器学习与人工智能技术的应用利用机器学习和人工智能技术，可以对入侵检测系统进行建模和训练，提高系统的自动化能力和对新型攻击的识别准确率。
二、入侵检测系统的优化方案1. 数据预处理与特征提取在入侵检测系统中，数据预处理和特征提取是非常关键的环节。
首先，对原始数据进行清洗和格式化处理，去除噪音和冗余信息。
然后，利用特征提取算法从数据中提取有意义的特征，以便进行后续的分类和识别工作。
2. 异常检测与行为分析异常检测和行为分析是入侵检测系统中的核心环节。
通过监测和分析网络流量、系统日志等数据，可以及时发现异常活动和恶意攻击。
可以采用统计模型、机器学习算法等方法，对数据进行建模和训练，以实现对新型攻击手段的识别和预警。
3. 多模态集成入侵检测系统可以采用多模态集成的方式，结合多种不同类型的检测方法和技术。
例如，将基于网络流量的检测方法和基于主机日志的检测方法相结合，以提高系统的准确性和检测能力。
4. 漏洞扫描与漏洞修复入侵检测系统可以结合漏洞扫描工具，对网络中的漏洞进行主动扫描，并及时修复漏洞，以提高系统的安全性和免疫能力。
入侵检测系统中的改进数据挖掘算法分析
入侵检测系统中的改进数据挖掘算法分析随着互联网的发展，网络安全面临着越来越复杂的挑战。
网络攻击者的攻击手段越来越隐蔽，传统的防御策略已经不能满足对网络安全的保障要求。
因此，入侵检测技术在网络安全领域中成为了一个重要的研究方向。
入侵检测系统通过对网络通信进行监控和分析，发现可能的入侵行为，提高网络的安全性。
数据挖掘作为一种有效的分析技术，在入侵检测中也得到了广泛的应用。
本文将从改进数据挖掘算法的角度分析入侵检测系统。
传统的入侵检测系统主要依靠事先提供的规则库来检测入侵行为，这种方法虽然能够检测出已知的攻击类型，但是对于新型的攻击行为无能为力。
而数据挖掘算法可以根据所提供的大量数据，发现潜在的异常行为，对于新型的攻击行为也能够及时发现和定位。
因此，数据挖掘算法在入侵检测中具有很大的优势。
然而，在实际应用中，数据挖掘算法也存在着很多问题。
例如，一些算法对于少数类数据的识别能力较弱，会产生误报或漏报的情况。
为了解决这些问题，人们提出了很多改进数据挖掘算法的方法。
一种常用的改进方法是基于集成学习的方法。
通过将不同的分类器组合起来，能够提高整个系统的准确度和健壮性。
例如，AdaBoost算法在训练过程中，通过调整实例的权值，提高易错样本的权重，使得整个分类器能够重点关注这些易错样本，从而提高了系统的准确度。
另外一种常用的改进方法是基于特征选择的方法。
入侵检测系统中的数据维度非常高，一些不重要的特征会对分类器的性能产生负面影响。
因此，通过筛选出对分类器性能有重要影响的特征，能够提高整个系统的性能。
例如，信息增益算法通过计算特征对分类结果的影响，筛选出对分类器性能影响最大的一些特征。
此外，还有一些基于聚类的方法。
聚类算法能够将数据聚为若干个簇，从而减小数据的复杂度。
通过对簇中的数据进行分析，能够更好地发现异常数据。
例如，K-Means算法能够将数据分为若干个簇，再对每个簇进行异常检测，从而提高整个系统的性能。
综合而言，改进数据挖掘算法是提高入侵检测系统性能的重要手段。
基于人工免疫系统的网络入侵检测技术研究
基于人工免疫系统的网络入侵检测技术研究网络入侵是当今互联网时代面临的一个重要挑战。
为了有效应对网络安全威胁，许多研究人员致力于开发各种网络入侵检测技术。
基于人工免疫系统的网络入侵检测技术是其中一种备受关注的方法。
本文将讨论这一技术的研究进展，以及其在网络安全领域的应用潜力。
人工免疫系统（Artificial Immune System, AIS）是基于人类免疫系统的一种计算模型。
免疫系统是生物体内的一套高度复杂的防御系统，能够识别和消灭入侵者（例如病毒和细菌），并产生针对特定病原体的免疫反应。
人工免疫系统试图通过模拟免疫系统的行为和机制，来解决复杂的问题，例如网络入侵检测。
基于人工免疫系统的网络入侵检测技术是将免疫系统的工作原理应用于网络安全领域。
它主要包括两个关键步骤：特征提取和免疫决策。
特征提取是将原始网络流量数据转化为表示网络行为的特征向量的过程。
这些特征向量可以包括流量的时序特性、频率分布、统计特征等。
特征提取的目标是从海量的网络流量数据中提取出与网络入侵相关的特征，以减少数据的维度和复杂度。
免疫决策是根据提取得到的特征向量，通过人工免疫系统的模型对网络流量进行分类，并判断其是否是入侵行为。
免疫决策可以根据网络流量的特征和已知的入侵模式进行训练，从而提高检测准确率和识别能力。
与传统的网络入侵检测方法相比，基于人工免疫系统的技术具有以下优势：首先，基于人工免疫系统的技术具有自适应性。
免疫系统具有自学习和适应环境变化的能力，可以根据网络入侵行为的变化进行调整和优化，提高检测的准确性和灵活性。
其次，基于人工免疫系统的技术可以捕获未知的入侵行为。
传统的入侵检测方法通常是基于已知的入侵模式进行训练和分类，而人工免疫系统能够通过模式识别和异常检测的方法，捕获未知的入侵行为，提高检测的覆盖范围和新颖性。
第三，基于人工免疫系统的技术可以降低误报率。
传统的入侵检测方法容易产生大量的误报，给网络管理员带来很大的负担。
基于人工免疫的入侵检测系统研究与实现
…
…
…
…
…
…
…
…
一
探索 婴察 （ （ － ＿
基于人 工 免疫 的入 侵检 测 系统研 究与实现
上海市宝山区广播 电视 台技 术部 张玉龙
【 摘要】入侵检测技术是继防火墙 ，数据加 密等传统安全保护措施之后 的新一代 安全保 障技 术。本文通过对 生物免疫和入侵检测系统相似 性的分析 ，在生物免疫的原理 的基础上 ，提 出了一种采用层次入侵检测模 型系统 。本次研究的系统基于宝 山广播电视 台局域 网平 台上，在具有 网络安全检测作用 的同时还能起到一定 的示范作用，对 于 帮助理解Ｔ Ｐ Ｉ协议结构， 了 网络安全技术具有积极的意义。最后本文指 出了现有设计的不足和未来的改进方向。 Ｃ ／Ｐ 解 【 关键词】入 侵检 测；生物 免疫 ；层次入侵检 测；Ｔ Ｐ Ｉ 协议结构；网络安全 Ｃ／ Ｐ
作的依据 ，并将监测 的数据与 已知的入侵 模式相 比较或是与正常的系统状态相 比较 以确定是否发生入侵 。因此传统 的入侵检 测系统多采用模式匹配、统计分析和完整 性分析技术 。随着 网络技术 的不断发展 ， 这些技术 已不能适 应高速 宽带 网络发展的 要求 ，存在检测速度慢 ，攻击特征规则库 更新不及时 以及出现虚警 、漏警等缺点 。 当前入侵检测技术的发展主要集 中在大规 模分布式和智能化检测这两个方 向。在智 能化方面采用的技术主要有专家系统 、神 经 网络 、数据挖掘 以及人工 免疫等技术 ， Ｓ ＩＣＬ Ｒ ／ Ｓ 、普渡 大学、Ｎ＃Ｉ 学戴维斯分 大 校 、洛 斯 阿 拉 莫 斯 国 家 实验 室 、 哥伦 比亚 大学 、新墨西哥大学等机构在这方面 的研 究代表 了当前 的最高水平 。其 中有代表
性 的有Ｃ ｌ ｍ ｉ Ｕ ｉ ｅ ｓ ｔ 的Ｗ ｎ ｅ ｅ ｏ ｕ ｂ ａ ｎ ｖ ｒ ｉ ｙ ｅ ｋ Ｌ ｅ
网络安全中的入侵检测与防御技术研究与改进
网络安全中的入侵检测与防御技术研究与改进随着网络的快速发展，网络安全威胁也变得日益严重。
入侵行为已成为危害网络安全的主要威胁之一。
因此，研究和改进入侵检测与防御技术对维护网络安全至关重要。
本文将探讨网络安全中的入侵检测与防御技术，并提出一些改进的方法和策略。
入侵检测是网络安全中重要的一环，它主要通过监控和分析网络流量以及系统事件来识别潜在的入侵行为。
基于网络流量的入侵检测技术包括基于特征和基于行为的方法。
基于特征的方法使用预定义的规则和特征来识别已知的攻击模式，例如利用已知漏洞的攻击。
然而，这种方法对未知攻击模式无能为力。
基于行为的方法则通过分析主机或网络设备的行为模式来识别异常行为，例如异常的流量模式或异常的系统事件。
然而，现有的入侵检测技术仍然面临许多挑战。
首先，入侵检测系统往往产生大量的警报，其中大部分是误报。
这导致了操作人员的信息过载和警报疲劳，降低了检测的准确性。
其次，入侵检测技术常常无法对零日漏洞攻击做出及时响应。
零日漏洞是指尚未被公开披露或广为人知的漏洞，因此没有相应的防御措施。
此外，入侵检测系统还容易受到对抗技术的干扰，例如攻击者可能会采取隐藏和伪装技术来逃避检测。
为了解决上述问题，研究人员正在不断改进入侵检测与防御技术。
一种改进的方法是结合机器学习和人工智能技术来提高检测的准确性和效率。
机器学习技术可以通过训练模型来自动学习和识别新的攻击模式，从而减少误报率。
此外，人工智能技术还可以帮助自动化警报响应和处理，提高操作人员的工作效率。
另一种改进的方法是使用行为分析和异常检测技术来识别未知的攻击行为。
行为分析技术通过建立正常行为模型和检测异常行为来识别潜在的入侵行为。
这种方法可以有效应对新的零日漏洞攻击。
然而，由于行为模型需要基于大量的数据进行训练，因此对存储和计算资源有较高的要求。
此外，改进入侵检测与防御技术还需要加强日志和事件管理。
日志和事件记录可以提供有关网络流量和系统事件的详细信息，从而帮助分析和调查潜在的入侵行为。
基于人工免疫的集成入侵检测模型
Integrated intrusion detection model based on artificial immunity
XIN Zhuang, WAN Liang
(College of Computer Science and Technology, Guizhou University, Gui源自ang 550025, China)
2019年10月 第 40 卷 第 10 期
计算机工程与设计
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
Oct. 2019 Vol. 40 No. 10
基于人工免疫的集成入侵检测模型
辛壮，万良
（贵州大学计算机科学与技术学院，贵州贵阳550025） 摘 要：为降低网络数据流量冗余属性对入侵检测效果的影响，提高入侵检测检测率，设计一种基于人工免疫的集成入侵
Abstract： To reduce the effects of redundancy attribute of data traffic on intrusion detection in network and improve detection rate of intrusion detection, based on artificial immune system, an integrated intrusion detection model was designed. According to the model & a strategy on vaccine extraction and vaccination was proposed. The rough set method was used to obtain good antibodies. Combined with abnormal detection and misuse detection, by expanding the model of abnormal detection and misuse detection, vaccine extraction and vaccination strategy ensured that the superiority of the antibody could be inherited. Compared with the traditional artificial immune model, the proposed model has higher convergence speed and detection rate. Experimental results showthatthepOoposedmodelisofbeteOdetectionOesultsinintOusiondetection. Key words： artificial immunity； rough set； intrusion detection； vaccine； integrated intrusion detection model
网络入侵检测系统的性能分析与改进研究
网络入侵检测系统的性能分析与改进研究近年来，随着网络的迅猛发展，网络安全问题也日益严峻。
黑客攻击和网络入侵事件频繁发生，对个人隐私和信息安全造成了巨大威胁。
为了保护网络安全，许多组织和企业采用了网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）。
然而，目前的IDS在性能方面仍然存在一些问题，需要进行分析和改进。
首先，我们需要进行网络入侵检测系统的性能分析。
性能分析是评估和衡量系统各方面性能的过程，我们可以从以下几个方面进行分析：1. 检测率：检测率是衡量IDS检测能力的重要指标。
通过真实网络流量和已知攻击样本来测试IDS的检测能力，进而确定其准确率和漏报率。
2. 响应时间：响应时间是对IDS的性能进行评估的重要指标。
过长的响应时间会导致攻击行为被延迟或者无法及时阻止，影响网络安全。
因此，需要测试并优化响应时间，提高系统的实时性。
3. 抗攻击性：IDS应具备一定的抗攻击能力，能够应对各种攻击手段和技术。
通过模拟和实际攻击对IDS进行测试，检验其抵御攻击能力的强弱。
4. 易用性：IDS的用户友好程度是评估其性能的一个重要方面。
对于复杂的网络环境和大量的事件警报，IDS应提供可视化界面和易于操作的功能，方便管理员进行监测和管理。
通过对网络入侵检测系统的性能分析，我们可以了解到系统的优势和不足之处。
接下来，我们可以结合分析结果，提出一些改进的方案和建议，以进一步提升IDS 的性能。
首先，针对检测率的问题，我们可以考虑引入机器学习和深度学习技术，建立更加准确和智能的入侵检测模型。
通过对海量攻击数据的学习和训练，提高系统的检测准确率，减少漏报率。
此外，可以利用数据挖掘技术挖掘隐藏在大量网络流量中的潜在攻击行为，增加IDS的检测能力。
其次，针对响应时间的问题，我们可以优化系统架构和算法，提高处理效率。
采用并行计算和分布式处理等技术，减少请求延迟，确保系统能够及时响应和阻止攻击。
免疫入侵检测中检测器优化与多形态检测研究的开题报告
免疫入侵检测中检测器优化与多形态检测研究的开
题报告
尊敬的评委：
大家好，我是XXX，我将要向大家介绍一下我的研究计划——免疫入侵检测中检测器优化与多形态检测的研究。
随着互联网技术的不断发展，网络入侵事件也越来越多。
针对这种情况，免疫入侵检测系统被广泛应用于网络安全领域，该系统基于网络流量进行实时监控，对恶意行为进行检测和阻断。
然而，由于恶意代码的不断进化，检测器的效率和准确性也面临着许多挑战。
因此，本研究主要围绕着免疫入侵检测器进行优化和多形态检测的研究，以下是具体研究内容：
1. 入侵检测器优化
针对入侵检测器的效率和准确性问题，通过对现有的特征提取算法进行改进和优化，提高检测率和误报率的平衡。
同时，考虑到数据量的增加和存储限制，将优化后的算法应用于硬件上，提升系统的实时性和效率。
2. 多形态检测
随着恶意软件形态的不断变化，传统的单形态检测已经难以满足需求。
因此，本研究将使用多样化的检测技术，包括行为分析、机器学习和数据挖掘等，以识别出恶意代码的多个变种并进行有效的防护。
这些研究内容将分别从理论和实践两个方面进行探究，通过实验和实地测试，验证优化后的算法和多形态检测技术的实用性和有效性。
最后，本研究的目标是为了设计出更为准确和高效的免疫入侵检测器，以更好地保障网络安全。
希望可以得到您的支持和指导，谢谢！。
改进的基于人工免疫的入侵检测模型
改进的基于人工免疫的入侵检测模型姚云志;田玉玲【摘要】Aiming at the limitations of existing artificial immune-based network intrusion detection system that it is low efficient in generating the detector and its memory detector is not able to well adapt to the networks environment with dynamic variation,we propose a novel network intrusion detection model based on the improvement of dynamic clonal selection algorithm DynamiCS presented by Kim’s team. The model improves the algorithm of detector generation in gene bank and designs effective gene mutation recombinant algorithm in order to generate more qualified detectors efficiently.We design and adopt the modified memory detector updating algorithm to guarantee the activity of the memory detectors.At last,the simulation experiment of network intrusion detection is made on the new model,it verifies the feasibility and the effectiveness of the proposed model.%针对现有的基于人工免疫的网络入侵检测系统存在生成检测器效率不高，且记忆检测器无法很好地适应动态变化的网络环境等缺陷，在Kim 小组提出的动态克隆选择算法DynamiCS的基础上进行改进，提出新型的网络入侵检测模型。
改进检测子生成算法在入侵检测中的应用
36卷 第9期ol.36 No.9 2010年5月Ma 改进检测子生成算法在入侵检测中的应用尹述峰，赵俊忠，郭银章(太原科技大学系统仿真与应用技术研究所，太原 030024)摘 要：检测子生成是阴性选择算法(NSA)的关键步骤，现有检测子生成算法存在检测子生成效率不高、合格检测子冗余。
针对该问题，改进检测子生成算法，对随机生成检测子进行二次耐受减少非自体空间的交叉覆盖区域，引入变异机制降低随机检测子与自体的碰撞概率。
实验结果表明，改进算法对Probe 攻击和DoS 攻击的检测均优于NSA 算法。
关键词：检测子；变异；阴性选择；入侵检测Application of Improved Detector Generation Algorithmin Intrusion DetectionYIN Shu-feng, ZHAO Jun-zhong, GUO Yin-zhang(Institute of System Simulation and Application Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024)【Abstract 】Detector generation is the key step of Negative Selection(NSA), but current detector generation algorithms exist redundancy detector and the lower efficiency, aiming at this problem, this paper improves detector generation algorithm, adopts the second tolerance in order to decrease the cross-cover area of non-self spaces for random generation detector, introduces the mechanism of mutation to decline the collision probability between randomly generated detector and self. Experimental results show that improved algorithm is superior to NSA algorithm for detecting Probe attack and DoS attack.【Key words 】detector; mutation; negative selection; intrusion detection计 算 机 工 程 Computer Engineering 第V y 2010术·文章编号：1000—3428(2010)09—0156—03文献标识码：A中图分类号：TP393.08·安全技1 概述生物体免疫系统有一套完善的机制保护自体安全、抵御外界致病因子入侵，入侵检测系统是为了保护计算机系统不受入侵者的入侵。
基于人工免疫的入侵检测系统的研究
基于人工免疫的入侵检测系统的研究
姚国祥;官全龙;冯伟伦
【期刊名称】《中山大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(047)006
【摘要】探讨了入侵检测系统的发展现状,研究生物免疫系统的特点和基本理论.在分析传统的人工免疫系统及LISYS系统的基础上,提出了一种改进的基于人工免疫的入侵检测系统.该系统在研究现有检测器生成算法的基础上,提出了位变异的初始检测器生成算法,对检测攻击的变异更为有效.该系统引入生物免疫学的协同刺激机制,并用LRU算法取代随机淘汰策略.实验结果证明这些方法能降低误报率,保证检测器的检测效率.
【总页数】5页(P82-86)
【作者】姚国祥;官全龙;冯伟伦
【作者单位】暨南大学信息科学技术学院,广东,广州,510632;暨南大学信息科学技术学院,广东,广州,510632;暨南大学信息科学技术学院,广东,广州,510632
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于人工免疫的入侵检测系统研究与实现 [J], 张玉龙
2.基于人工免疫原理的网络入侵检测系统模型研究 [J], 易云飞;伍悦
3.基于人工免疫系统的入侵检测系统研究 [J], 邵龙秋;黄俊毅;熊建斌;曾宪繁;任发
囷;张越
4.基于人工免疫原理的网络入侵检测系统模型研究 [J], 易云飞;伍悦
5.基于人工免疫原理的网络入侵检测系统的应用与研究 [J], 袁其帅;刘云朋
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
效 率．算法 的测试 结果表 明 ，改进后 的算 法在 检测 精度 不 变 的前 提 下 降低 了描述 相 同非 自体 空 间需要 的检 测器 数量 ，提 高 了算 法执 行 效率 ，使其 更接 近 实 时监 测 的要求．
关 键词 ：入侵 检测 ； 工 免疫 ；检测 器 人
中图分 类号 ： Ｐ ０ Ｔ ３９ 文 献标 志码 ： Ａ 文 章编 号 ：１７ －４ ９ ２ １ ） １ ０ ７０ ６ １５ ８ （ ０ ０ ０ － ６ －６ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｅ ｆ Ｄｅ ｅ ｔ ｒ Ｇｅ ｒ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ ｎ ｓ ａ ｃ ｎ ｍ ｒ ｖ ｍ ｎｔｏ ｔ ｃ ｏ ｎｅ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ ｉ Ｉ ｔ ｕｓｏ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｓ ｄ ｏ ｔ ｃａ ｍ ｍ ｕ ｏ ｅ ｎ ｒ ｉ ｎ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｙ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ａｒ ｉ ｉ ｌＩ ｉ ｆ ｎｅ Ｍ ｄ ｌ
基 于 人 工 免 疫 模 型 的 入 侵 检 测 系 统 中 检 测 器 生 பைடு நூலகம் 算 法 的 分 析 与 改 进
胡 亮， 王程明 ， 赵 阔， 努尔布力 ， 姜 千
（ 吉林 大学 计 算机科学与技术学院 ， 长春 １０ １ ） ３ ０ ２
摘 要 ：对 检测器 生成算 法 中的逐级 反 向选择 算 法进行 改 进 ，通 过 对检 测器 表 示 方 式和检 测 器 生 成算 法的修 改，解决 了原 算法 中检 测器 数量过 多的 问题 ， 高 了检 测 器 的 生成 效 率和检 测 提
ｇ ｎ ｒ ｔ ｇ ｍｅｈｏ ｅ ｅ ａ ｉ ｔ ｄ．Ｔｈ ｅ ａｇ ｒｔ ｎ ｅ ｎ ｗ ｌｏ ｉ ｈｍ ａ ｏｖ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｉｈ ｎ ｍｂｅ ｆｄ ｔｃｏ ｓ ｃ ｎ ｓ ｌ ｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｆａ ｈ ｇ ｕ ｒ ｏ ｅ ｅ ｔ ｒ ．Ｔｈ ｒｆ ｒ ｅ ｅ ｏ ｅ，ｂ ｔ ｏｈ ｔ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔ ｎ ｅｆｃｅ ｃ ｎ ｈ ｅ ｅ ｔ ｆ ｃ ｅ ｃ ｒ ｍｐ ｏ ｅ ｓｗｅ１ ｈ ｅ ｅ ａ ｉ ｆｉｉ ｎ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｔｃ ｉ ｅ ｉ ｎ ｙ ａ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｌ．Ｔｈ ｘ ｅ ｍｅ ａ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ｈａ ｏ ｎｇ ｉ ｅｅ ｐ ｒ ｎｔｌｒ ｓ ｌｓｐ ｏ ｅ ｔ ｔ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ：ｉｔ ｓｏ ｅｅ ｔ ｎ；ａｔ ｃａ ｍｍｕ ｅ ｅｅ ｔｒ ｙ ｗｏ ｄ ｎｒ ｉｎ ｄ ｔｃｉ ｕ ｏ ｒ ｆ ｉｌｉ ｉ ｉ ｎ ；ｄ ｔｃｏ
计 算机 系统 和应用 软件总包 含无 法 预知 的弱点 和漏 洞 ，即使 最好 的安 全 防范措 施 也 不可 避 免被 成
从 待解 决问题 自身 提取 数据 Ｊ ｏｍ ｙ 等 在将 计 算 机 安全 与 生 物 免 疫 学进 行 类 比研 究 的 基础 上 ， ．Ｈ ｆ ｅｒ
提 出 了人 工免 疫学 的概 念 ， 并将 其应 用 于人侵 检测 领域 ．
基于人工免疫原理的入侵检测系统 中最基本的检测单元是检测器． 检测器集合描述 了系统 的异常
ｂ ｔ ｈ ｎ ｍｂｅ ｏ ｔｃ ｏ ｓ ｎ ｈｅ ｔｍｅ ｏ ｇ ｎ ｒ ｔｎ ｄ ｔ ｃｏ ｓ ｒ ｄ ｃ ｅ ｓ ｄ ｇ ｅ ｔｙ ｙ ｈｅ ｍ ｐ ｏ ｅ ｏｈ ｔ ｅ ｕ ｒ ｆ ｄｅｅ ｔｒ ａ ｄ ｔ ｉ ｆ ｒ ｅ ｅ ａ ｉ ｇ ｅｅ ｔｒ ａ ｅ ｅ ｒ ａ ｅ ｒ ａｌ ｂ ｔ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｎ ｈ ｐ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｒ ｃｓｏ ｏ ｄ ｔ ｃｉｎ ｓ ｎｃ ａ ｇ ｄ， ｍ ａ ｉ ｇ ｔ ｐ ｒ ａ ｈ ｈ ｒ ａ —ｉ ｌｏｉ ｈ ｏ ｔ ｅ ｒ ｍｉｅ ｈ ｔ ｈ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｆ ｅｅ ｔｏ ｉ ｕ ｈ ｎ ｅ ｋ ｎ ｉ ａ ｐ ｏ ｃ ｔ ｅ ｅ ｌｔｍｅ ｄ ｔ ｃｉｎ． ｅｅ ｔｏ
Ａｂ ｔａ ｔ ｈ ｌ — ｖ ｌＮ ｇ ｔ ｅ Ｓ ｌ ｃｉ ｎ Ａｌｏ ｔ ｍ ｓｉ ｒ ｖ ｄ ｂ ｎ ｒ ｄ ｃｎ ｅ ｄ ｔｃｏ ｄ ｌ ｎ ｓ ｒ ｃ ：Ｔ ｅ Ｍｕ ｔ ｌ ｅ ｅ ａｉ ｅｅ ｔ ｇ ｒ ｈ ｗａ ｉｅ ｖ ｏ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ｙ ｉ ｔ ｕ ｉｇ ａ ｎ ｗ ｅ ｅ ｔｒｍｏ ｅ ｄ ｏ ａ
岳k蠡雅蘑轻g餐划训练数据集合图4训练过程中生成检测器数量的比较fig4comparisonbetweendetectors65星4训练数据榘合图5训练过程所需时间的比较comparisonbetweentimeconsumptionresults表1使用网络数据进行测试的结果table1testresultsusingnetworkdatasatan攻击者到受害主机的连接satan受害主机到攻击者的连接syslogphfland546803xi0212130810875000x1012975491042343ol102由表2可见相同的攻击在多步逐级反向选择算法生成检测器集合中表现出的异常程度较高这00000仍拍10o4512jj2j万方数据72吉林大学学报理学版第48卷是因为该算法减少了不必要的检测器分裂
功入侵 … ．入侵 检测 技术是 指对 于 面 向计 算机 资源 和 网络资 源恶意 行 为 的识 别 和响应 ．入侵 检 测 系
统 是计 算机安 全 中不 可缺少 的重 要组 成部 分 ， 入侵未 产生 大范 围危 害前 检测 到这 些 攻击 并做 出相应 在
处 理 ．人工 免疫 系统 （ Ｉ） ＡＳ 是一 种借鉴 免 疫学基 本 概念开 发 的解 决 机器 学 习 问题 的工 具 ， 输 入 是 其
第４ ８卷
第 １ 期
吉 林 大 学 学 报 （理 学 版 ） Ｊｕ ａ ｏ ｌ ｎ ｅ ｉ ＳｉｎｅＥ ｉｏ ） ｏｒ ｌ ｆ ｉｎＵ ｉ ｒ ｔ ｃ ｃ ｄｔ ｎ ｎ Ｊｉ ｖ ｓｙ（ ｅ ｉ
Ｖｅ ． Ｎｏ １ １４８ ．
２１ ００年 １ 月
Ｊｎ ２ ０ ａ ０１
ＨＵ Ｌａ ｇ ＷＡ Ｇ Ｃ ｅ ｇｒｉ ， Ｈ Ｏ Ｋ ｏ Ｎ ｒｏ， Ｉ Ｎ ｉ ｉｎ ， Ｎ ｈ ｎ － ｎ Ｚ Ａ ｕ ， ｕｂ ｌ ＪＡ Ｇ Ｑ ａ ｕ ｇ ｎ
（ ｏｅｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎｌ ｙ Ｊｌ ｎ ｅ ｉ ， ｈ ｎｃｕ ３ ０ ２ Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ ｌ ｆＣ ｍ ｕ ｒ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ ， ｉｎＵ ｉ ｒｔ Ｃ ａ ｇｈ ｎ１０ １ ， ｈｎ ｅ Ｓｅ ｇ ｉ ｖ ｓｙ ａ