人工免疫算法優(yōu)化及其應用研究.pdf

1、生物免疫系統(tǒng)被稱為人體的第二個大腦，具有許多在工程領域有啟發(fā)意義的特點。其基本功能是識別自我和非我，并將非我分類清除，具有免疫識別、免疫記憶、免疫調節(jié)、免疫寬容和免疫監(jiān)視等功能特征，是一個自適應、自學習、自組織、并行處理和分布協(xié)調的復雜系統(tǒng)。
　　 人工免疫系統(tǒng)（Artificial Immune System, AIS）是一類基于生物免疫系統(tǒng)的功能、原理、基本特征以及相關理論免疫學說而建立的用于解決各種復雜問題的計算系統(tǒng)。是繼

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、進化計算之后新的智能計算研究方向，是生命科學和計算機科學相交叉而形成的交叉學科研究熱點。人工免疫系統(tǒng)研究旨在通過深入探索生物免疫系統(tǒng)中蘊含的非我模式檢測機制，建立相應的工程模型和算法，開拓新型智能檢測處理系統(tǒng)，解決當前面臨的眾多科學技術問題。
　　 本文旨在深入研究人工免疫理論，優(yōu)化當前主流的人工免疫算法，提出新的黑洞模式檢測手段，并在此基礎上設計人工免疫系統(tǒng)。同時將人工免疫檢測應用于網(wǎng)絡攻擊檢測和商業(yè)智能系統(tǒng)等領

3、域。論文的主要研究工作和成果包括以下幾個方面：
　　 1)通過對于傳統(tǒng)陰性選擇算法的研究，發(fā)現(xiàn)并命名了Hs和HD型兩種黑洞模式。在借鑒主要組織相容性復合體的功能和特點基礎上，提出了特征值概念，并用特征值匹配代替了傳統(tǒng)的部分連續(xù)位匹配，從而改進了陰性選擇算法，提高了檢測器生成概率。使用自我特征值矩陣構成MHC檢測濾窗，成功檢測到了檢測器無法識別的全部兩種黑洞模式。同時提出使用子矩陣檢測，提高了MHC檢測濾窗的檢測效率。編制基于特征

4、值改進的人工免疫檢測系統(tǒng)，并成功進行仿真實驗。
　　 2)分析發(fā)現(xiàn)檢測器生成不足情況下，會導致實際檢測覆蓋面積小于理論面積而出現(xiàn)漏檢模式。通過對于克隆選擇算法的研究，提出將克隆選擇算法應用于MHC檢測濾窗的檢測。由檢測濾窗提供遺傳特征值，改進克隆選擇算法收斂性，實現(xiàn)陰性選擇算法和克隆選擇算法有機結合。同時采用定向補充產(chǎn)生檢測器的方法，增大檢測器集對漏檢模式的親和力濃度，從而也減小了MHC檢測濾窗負擔，提高了檢測效率。仿真程序在原

5、有編制的人工免疫檢測系統(tǒng)基礎上增加了克隆選擇模塊，并成功進行仿真實驗。
　　 3)分析研究了各種網(wǎng)絡拒絕服務攻擊方法以及它們的原理和現(xiàn)有的防御手段，針對最難以防范的SYN Flooding攻擊和UDP Flooding攻擊提出了IP有效性驗證策略，同時提出IP地址分段檢測方式，并采用閾值加乘，判斷是否為虛假IP，最后引入人工免疫檢測系統(tǒng)進行檢測。編制出數(shù)據(jù)包截取程序和源IP地址提取程序，結合原有編制的人工免疫檢測系統(tǒng)，構建了服務