机器学习在计算机免疫中的应用.pdf

《机器学习在计算机免疫中的应用》 机器学习是计算机科学中的一个重要领域，研究如何通过经验自动改进计算算法。本文主要探讨了机器学习在计算机免疫系统中的应用，提出了针对FICSEM（一种单一案例学习方法）的改进算法——FICSEM2。FICSEM是一种适用于大数据集的开放学习方法，基于实验并允许对分类或学习方式进行调整。 FICSEM2着重改进了FICSEM的规则提取算法。在计算机免疫系统中，这个改进后的算法能更有效地提取出识别自我和非我的规则。计算机免疫系统，模仿人体免疫系统的机制，通过区分自我与非我来维护系统的稳定。在GECISM模型中，自我被定义为正常用户行为产生的编码序列，而非我则是异常或入侵行为产生的序列。关键挑战在于如何从自我样本中抽取识别自我的规则。 为此，FICSEM2提出了一种先聚类后决策的方法。它将自我样本点分为多个子类，然后利用决策树算法在每个子类上生成规则。接下来，通过适应函数对生成的规则进行评价，选择最优规则集合，以实现对自我样本的有效识别。这种方法对于处理大规模数据集和解决复杂适应性系统（CAS）中的识别问题具有显著优势。 计算机免疫系统，作为复杂适应性系统的一个实例，包括免疫器官、免疫细胞和免疫分子等组成部分，通过识别和消除非我来保持系统的动态平衡。FICSEM2的规则评价过程对于提高计算机免疫系统的性能至关重要，因为它能帮助系统更准确地识别异常行为，增强系统的防御能力。 机器学习在计算机免疫领域的应用不仅扩展了人工智能的边界，也提高了计算机系统对抗威胁的能力。FICSEM2的提出，展示了机器学习算法在安全领域中的创新应用，为未来研究提供了新的思路。通过对规则提取算法的改进，以及对自我和非我样本的智能识别，计算机免疫系统能够在复杂环境中更加高效地运行，为网络安全提供了更强大的保障。