DCA算法和NSA算法結(jié)合的入侵檢測(cè)模型研究.pdf

1、傳統(tǒng)的人工免疫系統(tǒng)大多建立在self-nonsclf識(shí)別基礎(chǔ)上,然而self-nonself存在著天生的缺陷,例如自體集合過(guò)大,自體和非自體難以區(qū)分等。近年來(lái)興起的危險(xiǎn)理論很好的彌補(bǔ)了這些缺陷,危險(xiǎn)理論認(rèn)為,免疫應(yīng)答并不是針對(duì)非己抗原進(jìn)行應(yīng)答,而是對(duì)危害機(jī)體的抗原做出響應(yīng),因此不需要像NSA算法那樣經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練,從而大大減少免疫應(yīng)答的規(guī)模和次數(shù);對(duì)于之前被界定為self但是隨著時(shí)間的推移,對(duì)機(jī)體產(chǎn)生危害的抗原,也會(huì)進(jìn)行應(yīng)答,從而減少了

2、漏報(bào)率;同時(shí)它不會(huì)對(duì)非己但無(wú)害的抗原應(yīng)答,減少了誤報(bào)率。在危險(xiǎn)理論中,樹(shù)突狀細(xì)胞DCs在危險(xiǎn)識(shí)別中起到了很重要的作用,它收集機(jī)體中的各種信號(hào),并提呈抗原給免疫細(xì)胞識(shí)別,受這種免疫機(jī)制啟發(fā)的典型算法就是DCA算法。
　　 然而,危險(xiǎn)理論并沒(méi)有完全否定SNS模型,只是對(duì)其進(jìn)行了補(bǔ)充,強(qiáng)調(diào)了抗原提呈細(xì)胞在免疫啟動(dòng)中的作用。特別是強(qiáng)調(diào)了專職的抗原提成細(xì)胞——樹(shù)突狀細(xì)胞的作用。SNS雖然存在一定的缺陷,但是其所強(qiáng)調(diào)入侵抗原的異己性,能夠說(shuō)

3、明大多數(shù)病毒入侵的特征。大多數(shù)入侵病毒都會(huì)與計(jì)算機(jī)中的正常數(shù)據(jù)存在一定的差異性。所以通過(guò)對(duì)自體集做否定選擇得到的檢測(cè)器,能夠有效的識(shí)別入侵的發(fā)生。
　　 本文綜合SNS理論和危險(xiǎn)理論,設(shè)計(jì)了一種新的DCA-NSA模型。它動(dòng)態(tài)地將檢測(cè)到的確定結(jié)果應(yīng)用到NSA中self集合的更新中:對(duì)于新模型確定的正常抗原,如果NSA檢測(cè)子模塊檢測(cè)結(jié)果為nonself,,說(shuō)明NSA模塊錯(cuò)誤地將self當(dāng)做了nonself,此時(shí)需要將其加入到self