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入侵檢測系統中匹配規則的選擇和匹配概率的計算將影響整個檢測系統的效率。精確的概率描述可以更準確地確定交叉反應閾值r 。r 值是檢測器集的生成及檢測器有效檢測重要參數。而目前被廣泛引用的基于r-連續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的分析，可以看出影響入侵檢測系統的部分因素。
生物免疫系統（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、自適應和魯棒性等特點。計算機安全問題與生物免疫系統極其相似，兩者都要在不斷變化的環境中維持系統的穩定性。
計算機免疫系統最重要的工作就是入侵檢測模型系統的建立。從 Forrest 提出計算機免
疫系統的概念之后，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閾值r有一定的影響，從而影響入侵檢測系統的效率。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（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、自適應和魯棒性等特點。計算機安全問題與生物免疫系統極其相似，兩者都要在不斷變化的環境中維持系統的穩定性。
計算機免疫系統最重要的工作就是入侵檢測模型系統的建立。從 Forrest 提出計算機免
疫系統的概念之后，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閾值r有一定的影響，從而影響入侵檢測系統的效率。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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