时间序列预测是一个广泛应用于经济学、金融、环境科学和工程学等领域中，用以对未来数据点进行估计和预测的方法。该方法涉及分析时间顺序上一系列的数据点，并预测未来某个时间点的数值。在网络安全领域，准确的时间序列预测变得越来越重要，因为它可以帮助防御者发现和应对潜在的网络威胁。
免疫系统是一种高度复杂和动态的生物防御系统，其能够识别并排除外来的病原体。在人工智能领域，免疫原理被广泛借鉴用于构造各种算法，包括免疫优化算法、免疫检测算法和免疫联想记忆模型等。免疫原理的主要机制包括免疫识别、免疫记忆和免疫应答等。
在网络安全中，攻击者的行为模式可以看作是“抗原”，而安全防御系统的反应机制，例如入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），可以类比为“抗体”。在这一框架下，通过建立网络中各类安全事件的时间序列模型，可以对潜在的威胁进行预测，这对于网络安全防御具有重大的意义。
基于免疫的时间序列预测方法（ITSPA）的核心思想是利用免疫机制对时间序列数据进行建模和分析。在该方法中，首先对用于预测网络安全情况的抗原、抗体和亲和力的概念及形式定义进行阐述；使用人工免疫机制建立网络安全情况的预测模型，并通过相空间重构方法对网络安全时间序列数据的混沌特性进行分析，并重建相应的样本空间；最终，利用抗体进化算子的数学模型，构建出相应的预测模型，用于预测网络安全情况的时间序列。
相空间重构是时间序列分析中的一种技术，它可以从一维时间序列中重构出多维相空间，从而展示出系统的动态特性。通过相空间重构，可以更好地观察和分析数据在多维空间中的动态行为，这对于揭示数据中隐含的规律和模式至关重要。在网络安全领域，相空间重构可以帮助揭示出攻击行为随时间变化的模式，从而为建立更为精确的预测模型提供数据基础。
抗体进化算子是免疫算法中模拟生物免疫系统中抗体产生、成熟和变异等进化过程的关键部分。在网络安全预测模型中，抗体进化算子被用来模拟抗体对入侵模式的学习和适应过程，通过这种方式可以不断调整预测模型，以提高其对新出现安全威胁的预测准确性。
网络攻击防御中，大规模网络攻击（例如DDoS攻击）的危害性极大，因此提高网络安全预测的精度至关重要。有效的预测不仅能够及早发现潜在的威胁，还能够在攻击发生之前部署相应的防御措施。基于免疫的时间序列预测方法ITSPA，通过模拟生物免疫系统的功能，为网络安全提供了一种新的预测机制，这有助于提前发现和应对各种网络攻击，保障网络环境的安全稳定。
在实际应用中，ITSPA方法可用于安全运营中心（SOC）的日常运作，对网络流量、系统日志和安全事件等数据进行实时分析和预测，从而为网络安全人员提供决策支持。通过这样的方法，网络安全管理者可以更好地理解网络行为，并对未来的威胁进行预测，进而采取相应的预防措施来加固网络安全防线。
