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免疫计算的建模与鲁棒性分析研究

龚涛  
【摘要】: 人类免疫系统对人类健康特别重要,因为它能检测、识别、记忆和消除外来的病毒和内部的病变,这些病毒和病变有时是未知的,甚至是相当复杂的。受自然界的灵感启发,人工免疫系统对计算机世界特别重要,因为它用来检测、识别、学习、记忆和消除计算机病毒、故障等特定目标,这些特定目标也可能是未知的、非常复杂的。但是,由于生物免疫学理论的不完备,人工免疫系统的发展存在两大瓶颈。其一是传统的病毒/异常检测方法建立在对病毒和异常的特征匹配基础上,而未知病毒和未知异常的特征可能是未知的,因此在理论上不可能达到100%的检测率。其二,不完善的病毒/异常检测机制进一步导致了较低的病毒识别率和异常识别率,限制了受损计算机系统的修复程度和效率。为了突破人工免疫系统研究的瓶颈,更好地展开抗蠕虫病毒和软件故障诊断的应用基础研究,根据组件的时空属性构建了系统的正常模型,在自体存储器中存储了正常模型,用正常模型设计了自体/异体检测方法,在时空属性数据正确并且自体/异体检测算子正常的环境中从理论上达到了100%的检测率,提高了异体识别率和系统修复率。 在免疫计算的建模方面,提出了人工免疫系统的自然计算模型,建立了从自然免疫系统到人工免疫系统的映射。提出了免疫系统的正常模型,并在正常模型的基础上提出了自然免疫系统的3层可视化免疫模型,包括固有免疫层、适应性免疫层和免疫细胞层。提出了人工免疫系统的正常模型,用时空属性唯一确定了系统的正常状态,并在正常模型的基础上提出了免疫计算的3层测不准有限计算模型,3层包括固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行免疫计算层。在所述正常模型的基础上,提出了通过自体检测来检测异体的自体/异体检测方法,在时空属性数据正确并且自体/异体检测算子正常的条件下其检测率在理论上可以达到100%。提出了未知异体学习模型,通过已知异体的特征学习未知异体的特性。提出了异体消除方法和基于正常模型的受损系统自修复方法,该方法提高了系统修复的效率。 在免疫计算新模型的免疫算子设计方面,提出了所述人工免疫系统的正常模型构建算子,将正常模型的数据添加到自体存储器的时空属性集合中。提出了基于正常模型的自体/异体检测算子,提出了已知异体识别算子和未知异体识别算子。设计了异体消除算子,并提出了基于正常模型的系统自恢复算子。 在免疫计算的特性分析方面,提出了自然免疫系统和人工免疫系统的测不准特征,人工免疫系统的测不准特性启示研究人员更加重视对自体/异体检测和受损系统自修复的研究。提出了免疫计算的计算有限性,利用并行计算机制能提高免疫计算的负载极限,并降低人工免疫系统在超负荷的情况下出现自我毁灭后果的可能性。提出了人工免疫系统的鲁棒性判定定理,并提出了理想型分布式人工免疫系统的鲁棒性归约模型及其定理。 在免疫计算新模型的实际应用方面,设计了用于抗蠕虫病毒的静态Web免疫系统原型,并进行了大量的应用测试。提出了免疫控制的四元结构和自然计算体系结构。设计了用于软件故障检测与诊断的人工免疫系统方案,并在一些移动机器人上进行了软件故障诊断的应用实验。


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