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基于免疫危险理论的入侵检测方法研究的中期报告
作为基于免疫危险理论的入侵检测方法研究的中期报告，本文将介绍已经完成的工作及接下来的研究计划。
已完成的工作：
1.研究了免疫危险理论的相关内容，包括危险信号和免疫反应等基本概念。
2.研究了入侵检测技术的常用方法，包括基于特征的检测方法、基于异常行为的检测方法等，分析各种方法的优缺点。
3.基于免疫危险理论和入侵检测技术的研究，提出了一种新的入侵检测框架，该框架结合了特征和行为两个方面，并将免疫危险理论中的危险信号应用于入侵检测中。
4.针对新框架进行了初步实验，使用KDD99数据集进行了模拟攻击，并进行了模拟实验。实验结果表明，该方法有很好的入侵检测效果，并且相对于传统入侵检测方法，具有更强的鲁棒性和可扩展性。
接下来的研究计划：
1.进一步完善该框架，优化检测效率和精度等方面的指标。
2.将该方法应用于实际环境中，进行更加复杂的攻击场景模拟和实验验证。
3.探索在入侵检测领域中，如何更好的结合免疫危险理论和其他机器学习算法，从而提高整体的检测效果。