计算机病毒检测模型的初步构建

随着计算机的日益普及、Internet的快速发展和网络覆盖率的不断扩大,计算机病毒产生的速度不断加快,传播的速度也更加便捷和迅速,导致传统的病毒检测技术无法适应这些新变化,有效地防御病毒,所以计算机病毒对网络系统的侵害也越来越大。对于计算机病毒,特别是未知病毒的实时防御是现在确保网络安全亟需解决的一个重要问题,模拟使用生物免疫机制的人工免疫系统是解决该问题的一个方向。该文在学习生物免疫系统工作原理和人工免疫系统研究现状的基础上初步构建了一个基于免疫系统的计算机病毒检测模型。模型的设计思想源于S.Homeyr的ARTIS通用架构,作者针对计算机病毒检测这一特定问题,对模型进行了重新定义和具体设计。该模型具备了免疫系统基本特性,能够识别病毒变种和未知病毒,克服了传统病毒检测工具的不足,反应了免疫系统在病毒检测上的优势。     

一种基于人工免疫和代码相关性的计算机病毒特征提取方法

现有的计算机病毒检测方法利用病毒特征码来检测病毒,已经不能适应病毒技术的发展,特别是其无法检测出病毒的新变种与未知病毒.受自然免疫系统的启发,该文提出了一种基于人工免疫的利用计算机病毒代码相关性的计算机病毒特征提取方法.这种特征提取方法在底层提取出与病毒相关的字节模式,在相对更高的层面上记录这些字节模式之间的共同作用信...     

计算机病毒的保守模式分析

计算机病毒对计算机世界造成的威胁与日俱增。尽管各种防毒措施,如防病毒软件和入侵检测系统为人们提供了某些帮助,但它们对付计算机病毒的能力有限,存在着检测效率低、病毒的特征检测标识库经常发生变化等问题。该文针对这些问题,通过对计算机病毒的结构和运行机制的研究,提出了计算机病毒的保守模式的概念,并对这一概念进行了深入的分析,如病毒的搜索模式和自我复制模式等。这些模式的描述为病毒的检测和识别,尤其是新型病毒的有效检测提供了一条新的途径。     

基于C/S的计算机生物病毒免疫系统

计算机病毒对计算机安全构成的威胁日益突出,传统的病毒检测技术已无法有效地防御病毒,作者在研究了病毒检测技术和现有计算机病毒免疫系统的基础上,提出了基于Client/Server模式的计算机病毒智能免疫系统。     

一种基于生物免疫系统的计算机病毒检测模型

介绍了生物免疫系统原理，分析了其与计算机安全系统的相似之处，提出了一种基于免疫系统的计算机病毒检测模型，对其中存在的病毒识别、疫苗提取、检测器生成等关键问题作了讨论，并指出了存在的不足。     

基于免疫和D-S证据理论的计算机病毒检测方法

针对基于特征码的检查方法不能检测出未知病毒和已知病毒的新变种的问题,提出了一种基于免疫原理和D-S证据理论的计算机病毒检测方法。基于对现有计算机病毒免疫系统的深入剖析,提出了一种新的抗原提呈策略;借助基于免疫原理的计算机病毒检测方法输出的抽象层信息,提出了针对病毒检测的融合方法;通过融合不同抗原提呈基因库的检测结果,可提高基于免疫原理的计算机病毒检测方法的检测性能。实验结果表明:该方法对未知病毒具有良好的检测效果,在较低的误报率下获得了较高的检测率。实验验证了所提出方法的有效性,为病毒检测方法研究提供了一种新的思路。     

基于免疫的计算机病毒动态检测模型

模拟生物免疫系统,提出了一种新的基于免疫的计算机病毒动态检测模型,建立了模型的定量描述,解决了计算机病毒免疫系统中自体、非自体的动态描述问题,有效地减少了自体集合的大小.提出了未成熟检测器动态耐受概念,同时通过基因进化和编码机制,提高了成熟检测器的生成效率,确保了模型较低的错误否定率和错误肯定率,有效地解决了传统计算机免疫系统检测器训练代价随自体数目呈指数增长这一难题.理论分析和实验结果显示该模型相对经典的ARTIS模型具有更好的时间效率和检测能力.     

基于免疫原理的病毒入侵检测研究

为了能够及时检测到计算机中已知和未知类型的病毒,提高计算机的安全性,提出了一种基于免疫原理的病毒入侵检测方法。该方法从人工免疫系统的生物学角度入手,指出了多模态克隆选择算法在计算机病毒检测方面应用的机理,并分析该算法目前存在的问题,创新性地提出了自适应多模态克隆选择算法,实验证明,该算法在很短时间搜索到最优解,对病毒进行准确判断。     

检测多态计算机病毒的数学模型

提出了基于特征码的计算机病毒检测数学模型，分别对于常规病毒、变异病毒、多态病毒提山了检测算法并给出了相应的论证，最后提出了一种综合性的病毒检测模型，该模型对于防范变异和多态的计算机病毒有积极的参考意义。     

基于生物免疫机制的计算机病毒研究

今天,计算机病毒的破坏性越来越严重,严重影响了正常数据的传输和应用。研究把生物免疫系统的工作机理和蜜罐系统进行了结合,提出了一种新的计算机病毒入侵检测模型,通过实例研究证明,该系统与其他入侵检测系统相比增加了可适应性、自治性、健壮性等特点,为计算机病毒的研究提出了新的研究方法。     

计算机抗恶意代码免疫模型

很多针对计算机恶意代码的免疫模型和算法要求学习训练的代价比较大,另外这些算法本身也不同程度地存在问题,离实际应用有较大距离,该文提出一种新的计算机抗恶意代码免疫模型。该模型不需要计算和识别恶意代码的具体特征,通过直接消除恶意代码传播和实施破坏的前提条件,使得计算机系统对恶意代码具有自身免疫的能力。     

计算机免疫系统的实现和分析

生物免疫系统保护生物体不受外来有害细胞的侵袭，其作用与计算机的安全系统有着惊人的相似。文章在此基础上进一步介绍了利用生物免疫原理和体系结构构造一个计算机免疫系统的方法，并且对该系统进行了必要的数学分析。     

编程题的计算机阅卷

分析了当前的一些计算机考试系统的特点,指出了其存在的不足之处。为了更加合理和有效地使用计算机进行阅卷,首先提出了几个新概念,然后在此基础上给出了一个编程题的计算机阅卷模式,对其实现流程进行了详细的阐述,最后对结果进行了分析。该系统已经用于实际的教学环节中,收到了良好的效果。     

人工免疫系统:原理、模型、分析及展望

目前，受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统（Artificial ImmuneSystem,AIS)正在兴起，它作为计算智能研究的新领域，提供了一种强大的信息处理和问题求解范式，该文侧重以AIS的基本原理框架为线索，对其研究状况加以系统综述，首先从AIS的生物原型入手，归纳提炼出其仿生机理，主要包括免疫识别，免疫学习，免疫记忆，克隆选择，个体多样性，分布式和自适应等，进而对几种典型的AIS模型和算法分门别类地进行了细致讨论，随后介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况，最后通过对AIS的特性和存在问题的分析，展望了今后的研究重点和发展趋势。     

免疫模拟退火算法求解TSP

文章介绍了免疫学的一些基本理论,然后在模拟退火算法及免疫算法的基础上,提出了一种新的免疫模拟退火算法求解TSP。通过对CHN144以及标准的TSPLIB中的PR1002的数据进行测试,结果表明该算法具有良好的性能。     

一种基于生物免疫系统的计算机抗病毒新技术

当前计算机病毒呈现出两种新的趋势：计算机病毒的制作速度大大提高;互联网的飞速发展促使病毒传播速度更快,传播空间更广。利用现有抗病毒技术已无法遏制计算机病毒的快速繁衍和传播,对当今的信息社会构成严重威胁。研究和探讨了一种新的计算机抗病毒技术,即基于生物免疫系统的计算机病毒免疫技术,提出了计算机免疫系统的体系结构。最后论述了计算机抗病毒技术的研究发展现状。     

基于免疫原理的病毒检测方法研究

随着计算机及其因特网的飞速发展,信息资源得到了充分的共享,但随之而来的网络安全问题日益突出,特别是计算机病毒的泛滥,不仅给人类的正常工作和生活造成了影响,而且还严重扰乱了社会秩序。计算机免疫系统(Computer Immune System,CIS)是受生物免疫系统(Biological Immune System,BIS)启发而产生的,该免疫系统是目前计算智能研究的新领域,它已在网络入侵检测、病毒检测方面显示了其优异的信息处理能力。     

基于免疫原理的入侵检测系统进一步研究

生物免疫系统能够使自身主动地抵御外来病毒的攻击,它在生物体内的作用与计算机领域的安全系统非常相似.文章借鉴生物免疫原理,构造了一种全新算法,进一步设计了一个计算机入侵检测系统,使计算机系统能够主动的防御