人工免疫中B细胞和T细胞的协同演化方法

在机体免疫系统中,B淋巴细胞和T淋巴细胞协同起来识别抗原。B细胞在初次识别到抗原后,以较高的概率进行变异和自我复制,形成新的识别能力,使得免疫系统具有高的适应性;T细胞则负责协同B细胞进行免疫识别。该文借鉴B、T细胞的免疫机制,提出了一个B识别器和T识别器—BT协同识别方法。并详细描述了BT识别器协同识别抗原、二次识别反应的演化过程。该模型克服了一般反向选择算法误识别率高的缺点,同时又保证了系统的动态适应性。     

IP包间关联异常检测的免疫隐马尔柯夫模型

数据包是网络通信的基本单位,网络上的入侵行为都应该在数据包中以不同的形式存在、表达着,而且网络中流通的数据包之间必然存在一定的关联性。人工免疫以往的研究多集中在对单个数据包的分析,很难察觉到隐蔽的、缓慢的入侵行为（这些行为的数据包序列间大多有一定的关联性）。因此,该文对于相互联系的多个数据包,挖掘出它们之间的关联特征,并针对这些特征采用了隐马尔柯夫模型的自动机识别器来检测入侵。