张明清，程 建，孔红山，刘小虎

（信息工程大学，河南 郑州450004）

0 引 言

当前研究人员模仿生物免疫系统相关特性，建立人工免疫系统 （artificial immune system，AIS），用以保护主机或网络，检测入侵行为［1－3］。阴性选择算法是人工免疫系统中常用的免疫算法，而匹配算法是阴性选择算法的重要组成部分［4］，目前主要采用的是r连续位匹配算法［5］。

唐俊等［6］对r值不变进行了改进，提出了一种动态r连续位匹配算法，增强了算法的适用性，但r值的变动会对入侵检测系统造成较大影响；韩亮等［7］对r连续位匹配算法中匹配阈值取值与检测效率的关系进行了研究，指出了相应问题，但并未对算法进行改进；芦天亮等［8］对阴性选择算法中的黑洞问题进行了研究，提出了一种采用双重检测器的阴性选择算法，该算法能够提高黑洞覆盖率，但只在检测器生成方面做了改进，未涉及匹配算法；陈园园［9］对传统r连续位匹配算法进行了改进，提出了基于基因块的匹配，但匹配阈值仍采用传统取值，降低了算法适用性。

从充分反应匹配程度角度进行的r连续位匹配算法研究较少。基于此，本文提出一种改进型r连续位匹配算法，即基于权重的基因块匹配算法，并通过仿真实验验证了算法的有效性。

1 理论基础

1.1 人工免疫基础

生物免疫系统是一个十分精密的，集入侵检测、防御于一体的系统。其将自身物质视为自体，外界入侵视为非自体。生物体主要通过抗体细胞来识别和防御非自体物质，抗体细胞需要通过自身耐受的检验才能生成，如果其与任一自体细胞相匹配则将其杀死，通过自身耐受后才能成为真正起作用的抗体。……