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论文研究-基于马氏距离的方体模型及其在病毒预警中的应用.pdf
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3页
从几何学的角度探讨了人工免疫系统搜索空间的表示方法以及识别器的构造模型。重点讨论了超球体模型和方体模型的缺陷。提出了一个具有空间自适应能力的方体模型,运用贪婪策略,通过膨胀,收缩自适应地调节识别器的体积。实验表明,方体模型能较好地适应不规则的SELF点集分布,然而贪婪策略却导致该模型具有较高的误报率。借鉴方体模型空间自适应优势,提出了一个基于马氏距离的方体模型(CMMD)。
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收稿日期: 2004-06-14; 修返日期: 2004-09-21
基金项目: 国家自然科学基金重大研究计划“网络与信息安全”
(90204011) ; 软件工程国家重点实验室第四批开发基金资助
基于马 氏距离 的方体 模型及 其在病 毒预警 中的应 用
*
司马云瑞, 梁意文, 帅晶晶, 蔡 萍
( 武汉 大学 计 算机 学院 软件 工程 国家 重点 实验 室, 湖 北 武汉 430072)
摘 要: 从 几何 学的 角度 探讨 了人 工免 疫系 统搜索 空 间的 表 示 方 法以 及 识 别 器 的 构 造 模型 。 重点 讨 论 了 超 球
体模 型和方 体模 型的 缺陷 。提 出了 一个具 有空 间自 适应 能力 的方 体模 型, 运用 贪婪 策略 , 通 过 膨胀 , 收 缩自 适 应
地调 节识 别器 的体积 。实 验表 明, 方体 模型 能较 好地 适应 不规 则的 SELF点 集分 布, 然而 贪婪 策略 却导 致该 模型
具有 较高 的误 报率。 借鉴 方体 模型 空间 自适 应优势 , 提出 了一 个基于 马氏 距离 的方 体模 型( CMMD) 。
关键 词: 人 工免 疫学 ; 病 毒; 马 氏距 离; 自适 应
中图 法分 类号 : TP309. 05 文 献标 识码 : A 文 章编 号: 1001-3695( 2005) 08-0198-03
Cuboid Model Based on Mahalanobis Distance and
Its Application in Virus Detection
SIMA Yun-rui, LIANG Yi-wen, SHUAI Jing-jing, CAI Ping
( State Key Laboratory of Software Engineering, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan Hubei 430072, China)
Abstract: Analyses the search space of artificial immune systemand the construction model of detector in the viewpointof ge-
ometry, then emphasizes the drawbacks of two geometry model, super ball model and cuboid model. In cuboid model the space-
expanding algorithm is so greedy that it covers the areas that include unknown SELF points. Then puts forward to a cuboid
model based-on mahalanobis distance ( CMMD) . evaluation at first before space expanding.
Key words: Artificial Immunology; Virus; Mahalanobis Distance; Adaptive
计算机病毒对网络、计算机系统的威胁日趋严重。传统对
抗病毒的过程一般为: 采 集病毒 样本, 分析该 病毒的 特征并 借
助专家系统等工具确定其特 征码, 设计 修复程 序, 发 布病毒 信
息。然而新的病毒层出不穷, 杀 毒软件 又相对 滞后, 这种防 御
方法永远都是被动的, 静态 的。 所以, 必须有 一种动 态自适 应
的方法来解决该问题。机体免疫系统保护动物, 使之能防御种
类繁多、危险的外来病原体( 包括细菌、病毒、寄生物 和毒素 ) ,
该系统具有诸多特性
[ 1]
( 如多级 防御、高 分布识 别、记 忆、多 样
性、动态覆盖性、自治 性、自 适应性、对大部分新 的异模式的 敏
感性) , 能够自学习、自适应, 动态 地识别 外来病 原体。本文 借
鉴机体免疫系统中生物体对抗病原体的方式, 将其用于计算机
病毒预警系统中。按照生物学的观点, 免疫系统的主要目标是
识别 NONSELF 和 SELF。对于任意一个外来物, 免疫系统能够
识别它属于哪一个集合。抽象来看, 免疫系统的基本问题是一
个识别问题。从本质上看, 免疫的识别问题实际上是一个建模
问题, 只不过这个问题异常复杂罢了。考虑一个识别对象集合
S, 这个集合中的每一个元素属 于 SELF或 NONSELF之 一。但
这两个子集合的势均异常庞大, 不可能得到任何一个集合的全
集。免疫系统的问题就是通过 一个小的 SELF 子集合, 在胸 腺
中训练出若干淋巴细胞, 识 别一个 相应范 围的 NONSELF 子集
合
[ 2]
。由此 可 见, 免 疫 系 统 最 重 要 的 两 个 问 题 是: SELF 和
NONSELF 的表示方式以及淋巴细胞的构造。
1 人工免疫系统的几何学模型
人工免疫系统 有两 个 关键 性问 题, 即 表示 方 式和 评 估 函
数。表示方式对可选择的候选解进行编码, 潜在解的表示方式
和它的相应解释 隐含 了搜 索空 间及 其 大小。评 估 函数 ( 即 识
别器) 通常是在选定的表示方式下 从搜索空间 到一系列数 ( 评
估值) 的映射, 它不 仅能 评出 解的 优 劣次 序, 而 且能 告诉 你 解
的质量好坏的程度。
许多学者从不同的表示方 式出发 对识别 器的构 造提出 了
许多算法, 主要分为两类:
( 1) 二进制位串。文献[ 3] 提出的位串模型 是目前免疫 系
统最常 用的模型之 一, 用 49 位长的 二进制串表 示识别对象 与
识别器; 文献[ 2] 提出 的模 式识 别器 算法, 在 识别器 中引 入 了
通配符‘* ’, 改善了训练过程, 提高了识别率。
( 2) 数字序 列( 整 数和 浮点 数) 。文 献[ 4] 用 5, 6 或者 11
位数字序列表示进程的系统调用序列与识别器, 并利用 r-邻 域
规则匹配; 文献[ 5] 提 出了数 字序列 的模 式识 别器。文 献[ 6]
用浮点数序列表 示搜 索 空间, 借 鉴 模糊 数学 的 方法 构建 识 别
器。
无论是二进制位串, 还 是数字 序列, 大多数 的研究 工作 都
是以数字的排列作为搜索 空间的 表示方 式的。在搜 索空间 大
小相同的情况下, 二 进制 位 串与 数 学序 列具 有 双射 的映 射 关
系。在双射类的各种表示方式中, 没有哪种选择比另一种更优
·891· 计算机应用研究 2005 年
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