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傳統入侵檢測方法對 Probe、U2R、R2L等網絡入侵攻擊類型的檢測率較低，存在對入侵行為的誤檢和漏檢。為此，提出一種基于隨機森林與人工免疫的入侵檢測算法。設計隨機抗體森林檢測策略，針對小樣本藪據集采用克隆選擇算法保證抗體的優良性，提高攻擊的檢測率，通過將識別為入侵行為的抗原注入抗體集，以平衡抗原的檢測率和誤報率。仿真結果表明，該算法的檢測率為94.1%，高于 Probe的93.79%、U2R的91%與R2L的85%，且具有較低的誤報率。
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