人工免疫理论在异常检测中的应用进展

对人工免疫理论在异常检测中的应用现状进行了系统的论述。首先,介绍了人工免疫的常用概念和术语,给出了异常检测的定义,阐述了人工免疫的两个主要基本理论,并进行了对比分析;深入分析了主要的人工免疫算法原理、流程及其在异常检测中的应用情况;最后简要提出了人工免疫在异常检测应用中的发展前景及其研究方向。     

一种人工免疫元模型的设计与实现

为了建立人工免疫模型的统一的框架,提出了一个人工免疫元模型,使之能够有效地整合绝大多数当前常用的免疫学模型和算法:详细介绍了实现元模型的特征模型、元语言以及实现组件,通过人工免疫元模型,可以方便快捷地创建适合某个领域的特定人工免疫模型;最后,列举了一个用元模型创建NSA的实例.     

自重构的人工免疫网络模型

由于未知环境、突发故障、不可预测攻击等因素,人工免疫系统的故障检测与修复、网络重构等问题影响系统的整体功能和鲁棒性;为了探究此类问题的解决方法,提出了自重构的人工免疫网络模型,利用系统的正常模型提高故障的检测率和修复率,利用重构策略增强系统的适应性和容错性;进而,设计了人工免疫网络的自重构算法和免疫算法,探讨了自重构人工免疫网络在多机器人系统中的应用方法;通过网络特性分析和实验验证,自重构的人工免疫网络模型是有效而有用的。     

人工免疫在未知木马检测中的应用研究*

针对传统木马检测技术比较被动这一缺陷,提出一种基于人工免疫原理的木马检测方法。利用人工免疫具有自适应以及免疫学习能力的特点,将人工免疫原理应用到木马检测中。分析了数据来源特征,给出了计算抗体与抗原或抗体与抗体之间相似度以及抗体的适应度公式,建立了一个木马检测系统模型;实验测试了利用人工免疫的方式检测木马能有效提高木马检测的检测率,减少误报率。     

一种改进的人工免疫算法

简要介绍了遗传算法、人工免疫算法的工作原理。为了克服传统人工免疫算法存在的不足,该文提出一种改进的人工免疫算法,并利用Rosenbrock函数对3种算法进行了试验比较。实验结果表明,该文提出的改进的人工免疫算法较遗传算法、传统的人工免疫算法更为有效。     

改进人工免疫算法的分析研究

详细分析了人工免疫算法(AIA)基于信息熵计算抗体浓度存在的缺点,提出了三种新的浓度计算方法。分析了基于新的浓度计算方法的各种改进的人工免疫算法的收敛性。对两种变形大海捞针类函数的优化结果表明,改进的人工免疫算法较传统的人工免疫算法有较大的优越性。     

人工免疫机制在局域网安全检测与防御中的应用

三峡大学湖北443002摘要：本文介绍了人体免疫系统和人工免疫机制,分析了人工免疫机制在计算机及网络安全领域的研究现状,设计了一种在局域网中应用人工免疫机制的安全检测与防御系统,在这个系统中提出了一些人工免疫机制在局域网安全检测方面的新思路和方法。     

人工免疫记忆分类器多类多维问题研究

本文首先介绍人工免疫系统在分类问题中的应用,以及人工免疫记忆分类器在UCI数据集合上的研究结果,然后将人工免疫记忆分类器与人工免疫识别系统在多类多维问题上进 行比较研究,以进一步验证人工免疫记忆分类器的性能。结果表明,人工免疫记忆分类器对于多类多维问题具有良好的性能,效率高于人工免疫识别系统。     

面向多峰值函数优化的人工免疫网络算法特性分析

对用于多峰值函数的人工免疫网络算法进行了改进并分析了其特性.首先在给出基于人工免疫网络的多峰值函数优化算法及其流程的基础上,提出了一种克服早熟现象的改进方案;然后通过与克隆选择算法的数值对比实验,对改进后算法的计算结果加以分析,验证了该算法用于求解多峰值函数优化的有效性;最后重点讨论了算法主要参数对其求解性能的影响,得到了若干参考性结论,可为人工免疫网络计算提供指导.     

改进的人工免疫入侵检测模型

针对现有的人工免疫入侵检测系统存在的缺陷,在Hofmeyr的分布式人工免疫系统(ARTIS)基础上,提出了改进的人工免疫入侵检测模型。在改进模型中,用协议分析技术对免疫模块进行协同刺激,以提高记忆检测器和成熟检测器的质量,并降低检测器的规模;通过按协议生成和组织检测器,解决传统人工免疫系统检测效率低下的问题;采用基于权值的r-连续位匹配规则提高抗体和抗原匹配的准确度;同时协同刺激模块也能够在发生风暴型攻击时自动生成动态防火墙过滤规则,以提高在发生大规模攻击情况下的性能。最后,使用MIT Lincoln实验室的DARPA数据集对改进模型和ARTIS模型进行了模拟测试及对比分析,验证了所提模型的可行性和有效性。     

一种新的数据分析方法:人工免疫网络

该文在简单介绍自然免疫系统功能和特性的基础上,重点总结了关于免疫系统的信息处理特性的研究成果,以及利用免疫系统的启示,构造人工免疫网络模型用于数据分析问题的研究现状。最后提出关于进一步研究问题的几点想法。     

人工免疫数据挖掘方法的分析与研究展望

目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统正在兴起,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,简要介绍了生物免疫系统的结构和相关机理。对人工免疫系统在数据挖掘方面的应用进行了回顾,分析了近年来AIS在数据挖掘应用领域的研究成果,指出了进一步的研究方向。     

人工免疫系统及其模型分析

目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)作为计算智能研究的新领域正在兴起。文中侧重以AIS的基本原理为线索,对其模型加以系统综述。介绍了人工免疫系统的生物原型及生物免疫系统模型。在此基础上讨论了3种人工免疫系统的网络模型:aiNet、骨髓模型及有限资源人工免疫系统。分别介绍了这3种主要模型的来源,详细描述了各个模型的基本思想,并归纳出各个模型的特征。     

人工免疫系统及其在控制领域中的应用

本文介绍了人工免疫系统及其在控制领域中的应用，首先简要介绍生物免疫系 统可被发展用于人工免疫系统的相关机理，然后给出基于生物免疫系统机理开发的、并应用 于控制领域的人工免疫网络模型和免疫学习算法，接着举例说明近年来人工免疫系统在控制 领域中的最新研究结果，最后给出了进一步的研究工作．     

人工免疫网络记忆分类并行算法研究

人类免疫系统是极为复杂的、固有并行性、分布式系统。人工免疫系统领域已经开发了许多免疫系统启发的算法,但没有几个显示并行性。论文提出并行人工免疫网络记忆分类系统,给出简单的并行人工免疫网络记忆分类算法。初始结果显示,通过简单的并行化方法,与并行人工免疫识别系统AIRS的比较研究表明,并行人工免疫网络记忆分类系统在并行效率等方面的性能优于后者。     

面向存储安全系统的新型人工免疫算法

提出了新型人工免疫算法,用于研究高效的存储安全系统.首先给出了基于免疫存储安全系统的结构和相关定义.在分析人工免疫算法中已有匹配规则的基础上,为提高安全系统的效率,提出了任意r连续位匹配规则,提高检测器识别非自体的能力,减少存储安全系统识别非自体所需的成熟检测器数量;为了使存储安全系统能适应不同的自体集,自动优化检测效率和准确性,避免检测存储安全系统的失效,本文提出了自适应匹配阈值机制.分析了使用不同匹配规则时检测器能识别的最大非法访问请求数量,以及对不同自体集采用静态匹配阈值和自适应匹配阅值机制时存储安全系统的检测效率和准确性.使用新型人工免疫算法实现安全原型系统,验证了算法的性能.最后通过修改开源存储区域网系统Lustre中智能磁盘部分的源代码,实现了基于免疫安全磁盘的原型系统,测试增加存储安全系统前后Lustre系统的I/O性能,结果表明新型人工免疫算法能高效地保护存储系统的安全.     

基于免疫智能的网络异常检测算法

网络异常检测模型可以用来检测未知攻击,具有良好的可扩展性,是目前入侵检测系统研究的热点。但目前的异常检测方法存在着误报率较高、检测效率不能满足高速网络实时检测需求等问题。本文通过对免疫智能算法与网络异常研究,提出了一种基于免疫智能的网络异常检测算法AIAIK。理论分析和实验说明改算法具有自然免疫系统的免疫网络、非线性、免疫记忆和克隆选择等良好特性,实验检测效果良好。     

基于人工免疫算法的多目标函数优化

提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Paret。最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。     

人工免疫系统的基本理论及其应用

介绍了生物免疫系统的工作机制与特性及人工免疫算法,且将人工免疫系统与其他智能方法进行比较.还归纳了人工免疫系统的工程应用并对人工免疫系统需深入研究的方向进行了展望.     

人工免疫系统在数据挖掘中的应用

对自然免疫系统机制、人工免疫系统及数据挖掘进行简要介绍。对人工免疫系统在数据挖掘领域中的应用进行详细分析综述。主要阐述人工免疫系统在分类规则、聚类规则等中的应用现状,并对其方法进行详细分析并指出其优缺点。