基于改进的无量纲指标信息融合故障诊断方法

针对无量纲指标信息的不确定会产生冲突证据的问题,提出一种基于改进证据理论的无量纲指标信息融合故障诊断方法.采用人工免疫算法构建原始证据;通过计算无量纲免疫检测器证据之间的相似度找出相似证据和冲突证据.保留相似证据,并利用可信度修正冲突证据,从而降低冲突证据对证据理论合成结果的影响.组合式旋转机械故障诊断试验验证本文方法有效.该方法能够明显提高故障诊断准确率.     

一种基于人工免疫技术的存储异常检测系统

绝大部分认证子系统无法保证账户的真实性,它会将冒用盗窃账户的入侵者视为‘合法’用户。为了过滤这类非法用户,存储安全子系统必须进行访问行为诊断。为了增强存储预警能力,提出一种基于人工免疫的异常检测方案来监控用户的访问行为。若一个访问请求违反了访问控制规则,它就被视为‘异己’,从而给存储安全子系统提供一些警告提示。本方案(Storage Anomaly Detection System,SADS)针对存储层的入侵检测,并关注读/写数据请求,同时与网络入侵检测系统协同构筑了两层检测体系。仿真结果显示,SADS能达到相当高的检测率和较低的误警率,验证了方案可行性。而开销测试表明,SADS子模块的时间开销是可接受的(如对3MB的数据,其开销控制在11.6%以内)。     

一种基于免疫的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知技术作为积极主动的防御技术,目前已成为网络安全领域新的研究方向。在分析与总结国内外网络安全态势感知技术的基础上,提出了一种基于免疫的网络安全态势感知系统。该方法采用基于免疫的入侵检测模型作为态势感知的基础,实现对网络中已知和未知入侵行为的检测;依据生物免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立网络安全态势定量评估模型,并采用灰色马尔可夫模型对网络安全态势进行预测。实验结果表明,该方法有助于及时有效地调整网络安全策略,为系统提供更全面的安全保障,是网络安全主动防御的一个较好的解决方案。     

一种采用免疫原理的恶意软件检测方法

针对现有恶意软件检测方法的不足,提出一种采用免疫原理的恶意软件检测方法.该方法采用程序运行时产生的IRP请求序列作为抗原,定义系统中的正常程序为自体、恶意程序为非自体,通过选定数量的抗体,采用人工免疫原理识别非自体.实验结果表明,此方法在恶意软件的检测方面具有较高的准确率,且误报和漏报率较低.     

网页中数据异常识别的非线性研究

由于Web上网页的急剧增加,信息搜索与挖掘越来越引起人们的重视。然而网页中除了主题信息外,还有噪声信息,从而网页净化技术受到越来越多的研究人员的关注,并提出了各种算法。借鉴人工免疫系统在计算机网络入侵检测中的应用,提出了一种基于AIS的网页去噪算法。同时对网页中的数据进行了异常识别的非线性研究。     

基于aiNET人工免疫网络的推荐算法

为解决现有推荐技术中存在的稀疏性、准确性等问题,提出了基于aiNET人工免疫网络的推荐算法,以利用人工免疫网络自身的利用免疫动态调节机制来降低数据稀疏性,提高推荐准确性。     

基于流形距离的人工免疫无监督分类与识别算法

将一种新的流形距离作为相似性度量测度, 提出了一种用于无监督分类与识别的人工免疫系统方法. 通过基于流形距离的相似性度量, 有效利用样本集固有的全局一致性信息, 充分挖掘无类属样本的空间分布信息, 对样本进行类别划分. 新方法将免疫响应过程建模为一个四元组 AIR=(G,I,R,A) , 其中 G 为引发免疫响应的外界刺激, 即抗原; I 为所有可能抗体的集合; R 为抗体间相互作用的规则集合; A 为支配抗体反应、指导抗体进化的动态算法. 针对无监督分类问题, 将抗体编码为代表各类别的典型样本序号的排列, 利用动态算法 A 搜索能代表各类别的典型样本的最佳组合. 将新方法与标准的 K-均值算法、基于流形距离的进化聚类算法以及 Maulik 等人提出的基于遗传算法的聚类算法进行了性能比较. 对 6 个人工数据集及手写体数字识别问题的仿真实验结果显示, 新方法对样本空间分布复杂的无监督分类问题和实际的模式识别问题具有较高的准确率和较好的鲁棒性.     

NSC:一种新型的垃圾邮件过滤器

借鉴生物免疫系统能有效的区别自体与非自体防御外部病源体入侵的工作机制,结合用户行为特征模式,提出了一种基于免疫机制的垃圾邮件过滤器模型NSC.在该模型中,给出了自体、非自体、抗体和抗原的定义与实现方式,建立了抗体的克隆选择、学习机制和生命周期模型.详细的描述了模型的训练与检测过程.试验结果表明,基于免疫机制的过滤器不仅有效的提高了检测率,而且还表现出良好的自学能力与自适应性.     

基于阴性选择的网络蠕虫抑制模型

基于免疫系统的阴性选择机制,提出一种网络蠕虫抑制模型。通过主机的程序行为异常,检测蠕虫攻击并及时响应,允许主机进行大部分的正常网络通信,防止蠕虫通过主机继续传播。主机发出基于阴性选择过滤的网络服务请求,依据蠕虫的传播特征,网络主机之间相互协同,推断蠕虫所攻击的服务并进行限制。实验结果表明,该模型能有效检测并抑制传统蠕虫及拓扑蠕虫等传播隐秘的新型蠕虫。     

面向AIS医疗应用服务的系统研究与开发

肿瘤是当前医学领域尚未完全攻克的难题,针对这一现象,提出了一种借用人工免疫系统模型,通过嵌入式技术等实现手段,探讨了利用人工智能技术治疗肿瘤病患者的方法。该思路的重点在于利用人工免疫网络具备联想、耐受与自稳等特性,通过将其以适当的方式作用于人体,达到激发人体固有免疫系统,恢复原有免疫功能、提升人体抵抗病原侵入的能力,从而达到自愈的目的。详细介绍了系统的设计方法、硬件构成和应用情况,在一定程度上为人工免疫网络的应用研究拓宽了思路。