人工免疫系统在计算机安全中的应用

主要介绍人工免疫系统计算机安全领域的研究现状，包括异常诊断、网络入侵检测和病毒检测三方面，首先介绍基于免疫系统阴性选择原理的阴性选择算法原理，不同研究人员对该算法进行了改进并应用于异常诊断和网络入侵检测系统中；然后总结基于阴性选择算法以及主体与免疫系统原理相结合的两种不同的计算机入侵检测系统的特点；最后对基于免疫识别原理的计算机病毒检测和消除系统进行归纳，指出人工免疫系统在计算机安全领域的发展方向。     

一种计算机安全发展的新技术：人工免疫

随着网络的发展，计算机安全问题日益突出。现有的抗病毒技术已经无法快速抑制病毒的繁衍和传播。本文探讨了一种计算机安全发展的新技术——人工免疫，即基于生物免疫系统的计算机病毒免疫技术。在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域，由生物免疫系统启发的人工免疫系统是继脑神经系统(神经网络)和遗传系统(进化计算)之后的又一个研究热点。本文从理论的角度论述了计算机免疫和生物免疫的相似性；介绍了生物免疫系统机理以及计算机免疫系统的体系结构和常见算法。最后介绍了人工免疫工程的应用现状。     

一种计算机安全发展的新技术:人工免疫

随着网络的发展,计算机安全问题日益突出.现有的抗病毒技术已经无法快速抑制病毒的繁衍和传播.本文探讨了一种计算机安全发展的新技术--人工免疫,即基于生物免疫系统的计算机病毒免疫技术.在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域,由生物免疫系统启发的人工免疫系统是继脑神经系统(神经网络)和遗传系统(进化计算)之后的又一个研究热点.本文从理论的角度论述了计算机免疫和生物免疫的相似性;介绍了生物免疫系统机理以及计算机免疫系统的体系结构和常见算法.最后介绍了人工免疫工程的应用现状.     

人工免疫系统的研究与应用

阐述了人工免疫系统的概念和基本原理,从理论研究和应用研究两个方面介绍了近年来人工免疫系统的发展状况,总结了人工免疫系统存在的基本问题,并对其今后的发展趋势进行了展望。     

人工免疫机制在木马检测系统中的应用研究

指出了当前反病毒软件在检测未知木马方面的不足,介绍了人工免疫系统在反病毒软件自适应性方面的优点,以及人工免疫机制在木马检测方面的可行性;通过对木马新技术的分析,用一个木马模型证明了现在计算机安全体系的不足,提出将木马检测从反病毒软件中迁移到免疫型入侵检测系统中作为子系统,利用其免疫机制来提高木马检测的自适应能力;并同时提出了依据进程的系统资源使用状况来映射进程的系统调用的行为模式,以此建立了基于人工免疫机制的木马检测模型。     

混合优化人工免疫网络用于过程动态优化

常见的用于求解过程动态优化的方法局部寻优能力强,易陷入局部点;而优化人工免疫网络虽局部寻优能力弱,但不易陷入局部点.针对这些方法的不足,提出了一种新的算法--混合优化人工免疫网络,将优化人工免疫网络植入局部寻优操作和二次响应机制,应用于Park-Ramirez和Lee-Ramirez生物反应器,此算法能以较少的计算代价搜索到最佳控制策略.将其用于模型参数发生变化的Lee Ramirez生物反应器,实验结果表明,此算法的二次响应机制可以节省85％的评价次数.     

基于人工免疫原理的天气预报系统

为了获得较高的天气预报效率，提出了一种模拟生物免疫系统学习机制的免疫学习算法，并应用于天气预报中。定义了抗原和B细胞的表示方法，给出了抗原与B细胞之间亲和力的计算方法，描述了B细胞的克隆、变异、动态演化和记忆细胞的产生过程，建立了基于免疫学习算法的天气预报系统。仿真试验表明该系统同传统的基于神经网络的天气预报系统相比，预报准确率较高，为天气预报提供了一种新的解决方案。     

基于人工免疫方法的变压器故障诊断

将人工免疫方法引人变压器油中溶解气体分析,利用增加抗原、记忆抗体类别信息等方法对变压器故障样本进行学习,获取更多表征故障样本特征的记忆抗体集并进行分类．通过对变压器故障数据的仿真研究表明：与IEC三比值法相比,该算法具有较高的诊断准确率．     

基于人工免疫方法的变压器故障诊断

将人工免疫方法引入变压器油中溶解气体分析,利用增加抗原、记忆抗体类别信息等方法对变压器故障样本进行学习,获取更多表征故障样本特征的记忆抗体集并进行分类.通过对变压器故障数据的仿真研究表明:与IEC三比值法相比,该算法具有较高的诊断准确率.     

城市交通信号免疫自适应控制

针对城市交通流具有较强的时变特性,传统控制方法控制效果不佳的问题,借鉴免疫系统自学习、自适应原理,提出一种城市交通信号免疫自适应控制方法,该方法采用免疫网络记忆控制过程中获得的控制经验,采用克隆选择算法进行绿信时间的全局优化,通过采用知识引导下的在线学习模式,实现了快速在线自适应控制.仿真结果表明该方法可以获得较好交通信号实时控制效果.     

基于人工免疫系统的产品创新设计方法研究

基于创新计算理论,提出了基于人工免疫系统实现产品创新设计的新方法.建立了基于人工免疫系统的产品创新设计框架,对其支撑理论、方法和技术以及免疫创新计算模型、免疫创新设计方法、免疫创新设计应用等4个层面分别进行了详细阐述.结合产品创新设计的有关问题,围绕面向问题求解的免疫辅助创新设计和面向产品演化的免疫设计两个方面,对基于人工免疫系统实现产品创新设计的主要关键技术进行了讨论.     

一种混合人工免疫算法的研究

针对人工免疫算法在局部收敛性、稳定性以及执行效率差的特点,提出了一种基于欧氏距离的自适应人工免疫算法和拟牛顿法BFGS算法相结合的混合算法.该混合算法是在人工免疫算法的交叉和变异后引入了一个BFGS算法,并且每个抗体以一定的概率进行BFGS算法运算,这样既能充分发挥人工免疫算法的群体搜索性和全局收敛性;同时也可以发挥BFGS算法在局部收敛速度快和求解精度高的优点,从而加强了人工免疫算法的局部搜索能力,提高了算法的执行效率.数值实验结果表明:该混合算法对典型的多极值、难以极小化的函数能有效地搜索到全局最优解.     

基于人工免疫的新型入侵检测系统研究

分析研究了人工免疫原理在网络入侵检测中应用的可行性,结合人工免疫模型和数据挖掘技术建立了一个网络入侵检测系统模型。对抗体生成过程中的关键算法进行了描述。为克服在抗体生成阶段由于采用遗传算子导致时空效率不佳的缺陷,将数据流分割成字符串集合,根据数理统计原理,讨论了分割参数和检测器数目的选定,使它在通用性、鲁棒性上具有优势。     

人工免疫中匹配算法研究

针对现有基于人工免疫理论入侵检测系统中的亲和力匹配算法研究的不足,导致检测结果误报率和漏报率较高的问题,提出了一种新的进化匹配机制.定义了自体非自体,给出了成熟细胞动态方程,亲和力累积方程和进化匹配算法,建立了模型的形式化描述.采用动态匹配算法加快了进化速度,保存了具有优势特征的物种,提高了检测效率和准确性,使得对抗原的识别率更为有效.实验结果表明,该模型具有定量、高效率和较好的准确性,能积极主动的保护系统不受实质性攻击.为构建新一代高效合理的网络安全系统提供了一种有效方案.     

免疫控制算法与应用研究

生物免疫系统的学习、记忆、自适应和天然鲁棒性等特性为现代控制理论和控制工程提供了新的研究思路．介绍了生物免疫系统的相关机理,并对生物免疫系统、人工免疫系统和控制系统的相似性进行了说明,总结了主要的免疫模型、算法和免疫控制最新研究成果及应用情况,从理论分析、算法研究、融合研究、应用研究4个方面提出了免疫控制进一步的研究工作,指出了人工免疫系统应用于自适应控制、智能控制、反馈控制、顺序控制、机器人行为控制、自适应干扰中和器等方面的研究方向．结果表明：免疫控制具有十分广阔的应用前景,是富有挑战性的研究课题．     

人工神经网络及其在非线性系统控制中的应用

本文介绍了人工神经元和人工神经网络的基本结构,并在此基础上分析了人工神经网络的特性、学习和训练,说明了两种典型网络BP网络和Hopfield网络的工作原理,对人工神经网络在非线性系统控制中的应用进行了探讨.     

一种基于人工免疫系统的多目标优化算法

在算法MISA中使用了Pareto支配、P竞争选择法、退化个体的选择及实数编码策略.在仿真试验中,将算法MISA与NSGAⅡ所得模拟实验结果进行对比.通过比较发现,在三维目标优化方面,算法MISA无论是在个体的多样性,还是收敛性上都要比NSGAⅡ好,这种算法是一种可行的、有效的解决多目标优化问题的方法.