基于免疫原理的计算机病毒检测研究应用

针对计算机病毒新品种及已知病毒新变种的难以检测问题，该文提出了根据生物免疫原理检测未知病毒的构想．并建立了计算机病毒检测模型，重点讨论了部分算法及技术，最后分析其有效性。

基于免疫原理的脚本病毒检测方法

受生物免疫系统启发而提出的计算机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。为了检测脚本病毒及变种,提出了一种基于免疫原理的脚本病毒检测方法。此方法借鉴免疫系统中的自体耐受机制,将脚本代码提呈为抗原,用抗体模拟病毒检测器,按照免疫学习机制对抗体进行分类,建立抗体的动态产生与淘汰机制,对脚本病毒进行有效的检测。

基于克隆扩增策略的免疫算法

借鉴动态克隆选择算法的运行机制并结合克隆选择机理,提出一种基于克隆扩增策略的免疫算法。该算法提出调整未成熟检测器的补入条件,对成熟检测器群体实施克隆扩增策略,并消除冗余的成熟检测器。算法设计了对成熟检测器群体进行有效性评估的方法,由检测器的有效性确定克隆规模。理论证明了该算法的收敛性。实验表明,与传统的动态克隆选择算法相比,该算法提高了检测率,有效抑制了误报率,改善了算法的适应性。

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。