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入侵检测系统中匹配规则的选择和匹配概率的计算将影响整个检测系统的效率。精确的概率描述可以更准确地确定交叉反应阈值r 。r 值是检测器集的生成及检测器有效检测重要参数。而目前被广泛引用的基于r-连续位匹配的概率公式存在误差，在某些条件下对匹配概率的计算不正确。因此使用一个更准确的基于该匹配规则的匹配概率分布公式显得十分必要。通过对精确匹配概率公式中参数的分析，可以看出影响入侵检测系统的部分因素。
生物免疫系统（BIS）具有良好的多样性、耐受性、免疫记忆分布式并行处理、自组织、自学习、自适应和鲁棒性等特点。计算机安全问题与生物免疫系统极其相似，两者都要在不断变化的环境中维持系统的稳定性。
计算机免疫系统最重要的工作就是入侵检测模型系统的建立。从 Forrest 提出计算机免
疫系统的概念之后，她的研究小组成员Hofmeyr 1999年在他的博士论文中提出了分布式检测的免疫模型2。其论文中的基于r-连续位匹配的概率公式，被广泛引用与检测器的生成和入侵检测的判断。但该公式存在误差，这对准确确定交叉反应阈值r有一定的影响，从而影响入侵检测系统的效率。本文将提出一个精确的匹配概率公式，并对r的取值进行分析。
生物免疫系统（BIS）具有良好的多样性、耐受性、免疫记忆分布式并行处理、自组织、自学习、自适应和鲁棒性等特点。计算机安全问题与生物免疫系统极其相似，两者都要在不断变化的环境中维持系统的稳定性。
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疫系统的概念之后，她的研究小组成员Hofmeyr 1999年在他的博士论文中提出了分布式检测的免疫模型2。其论文中的基于r-连续位匹配的概率公式，被广泛引用与检测器的生成和入侵检测的判断。但该公式存在误差，这对准确确定交叉反应阈值r有一定的影响，从而影响入侵检测系统的效率。本文将提出一个精确的匹配概率公式，并对r的取值进行分析。
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