基于Apriori算法的免疫识别规则的挖掘

GECISM(GEneral computer immune system model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则的是GECISM的一个重要研究内容。改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从“自我”集和“非我”集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则。这些规则反映了“自我”和“非我”的内在特征,是GECISM进行“非我”检测的判据。     

计算机免疫系统GECISM中的检测阈值自适应调整

检测阈值自适应调整是为了降低计算机免疫系统GECISM中"非我"检测的漏报率和虚警率而提出的解决方法.它是利用GECISM系统自身和邻接点的健康状态来评估当前环境状况,并据此来生成并更新专家系统的知识库指导检测阈值进行自适应调整,达到提高系统"非我"检测准确性率目的.     

GECISM—— 一种通用的计算机免疫系统模型

根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM (GEneral Computer Immune System Model ).该模型由不同的代理构成,各代理模拟不同的免疫细胞的功能,通过相互协作,区分系统中的"自我"、"非我",并消除"非我".     

计算机免疫中基于移动代理的规则提取与规则库构造

计算机免疫系统是防护计算机安全的新兴技术,类MC Agent是计算机免疫系统模型GECISM中的一个代理,是模仿生物免疫系统区分计算机系统中“自我”和“非我”的主要部分.重点介绍了类MC A-gent的设计与实现,包括系统调用短序列的采集、规则的提取以及规则库的构造.     

基于人工免疫的NIDS研究进展

现有网络入侵检测系统的关键不足在于不能识别未知模式的入侵，智能水平低。生物免疫系统的自我保护机制对设计新的网络入侵检测系统具有很好的借鉴意义。论文通过抽取生物免疫系统中所蕴涵的各种信息处理机制，将网络数据传输行为分为正常和异常行为，分别对应为网络的自我与非我，建立了一个基于人工免疫的网络入侵检测系统原型。系统中蕴涵的生物免疫机制主要有非我识别机制、免疫进化机制等。本文着重介绍此原型系统的结构和特征、免疫识别算法，并进行了实际检测实验。实验结果表明生物免疫的自我保护机制在网络入侵检测系统方面具有很强的应用前景。     

基于模糊决策树的入侵检测规则生成技术

针对计算机免疫系统模型GECISM中的类MC Agent,利用模糊决策树Fuzzy-Id3算法并使用应用程序中的系统调用作为数据集构造决策树,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,并与C4.5算法生成规则进行了对比分析,利用Fuzzy-Id3算法方法生成的规则对未知数据集进行分类有较低的误报率和漏报率.     

基于免疫联想记忆的病毒检测算法

针对现有算法只考虑未知病毒检测的片面性 ,论文综合借鉴生物免疫机制中一次反应的非选择思想和二次反应的联想记忆思想 ,提出了一种基于免疫联想记忆的病毒检测算法 ,该算法结合了免疫非选择对未知病毒的识别能力和免疫联想记忆对已识别病毒的学习记忆能力 .基于免疫联想记忆的病毒检测算法除能有效地检测未知病毒外 ,还能快速检测出已知病毒的变种或具有类似行为特征的病毒 .针对典型宏病毒的实验验证了本文算法的检测性能     

NK细胞免疫识别及其调节机制与免疫相关性疾病

自然杀伤受体(NKR)和Toll样受体(TLR)是天然免疫系统最重要的二群天然免疫识别受体家族,位于机体抵抗外来侵袭的第一道防线.二者各自具有独特的识别外来或内源性的危险信号、区分自我和非我的识别机制,是启动固有免疫和适应性免疫应答的关键链接分子.NK细胞是天然免疫系统的核心成员,具有早期识别和清除病毒感染和肿瘤细胞等功能,同时也是连接天然免疫和获得性免疫的桥梁.以NK细胞为载体将TLRs/NKRs连接起来,可以较好地反映机体内外环境变化或刺激时固有免疫对适应性免疫的调节作用,为有效控制感染、炎症、肿瘤及自身免疫性疾病提供崭新的治疗策略.     

免疫计算的测不准有限计算模型

以人工免疫系统为研究对象,采用可信计算和系统论的方法,构建了免疫计算的测不准有限计算模型,将该模型划分为三层,即固有免疫计算层、适应免疫计算层和并行/分布计算层.这种免疫计算方法在数据库查询的基础上匹配了已知异体的特征,识别了已知异体的类型.此外,该方法在抗体规则匹配的基础上学习了未知异体,记忆了新异体的特征,在数据库中添加了新异体的特征.该模型通过毁灭器消除了异体,抑制了异体的复制和扩散,控制了免疫计算的毁灭机制的双刃性,监控了免疫计算的负载平衡,维护了系统的鲁棒性和安全性,克服了免疫学理论的不完备性的影响.实验结果表明,这种免疫计算机制检测了病毒和故障等异体,识别出该异体是"爱虫"病毒及其感染的文件,并消除了异体,抑制了异体的复制和扩散,确保了系统的安全性和鲁棒性.     

免疫学与阴阳学说的联想

无论是现代医学还是祖国医学,疾病的发生不外乎是机体的内环境由于病原导致失调而失去正常生理现象,从而发生病理状态,由此,使我联想到免疫学与阴阳学说似有共同之处:一、免疫学与阴阳学说联想的理论根据现已公认,免疫就其本质来说,是“自我识别”“排除非已”和达到“自我稳定”的一种复杂的生理性保护功能。也即说机体的免疫功能正常时,不仅能识别异物,防御感染,而     

RULE-BASED FABRIC INSPECTION USING MACHINE VISION

Automatic visual inspection of fabric is not only one of the potential application of machinevision but a considerable challenge in textile engineering as well.This paper mainly discusses howto inspect fabric defects using machine vision.The introduced inspection system has a feature of:(?)Categorizing the fabric defects into 4 groups,for each group diffcrent image processing and recog-nizing methods are designed for fast and efficient inspection:2.The inspection and recognitionparameters are determined by training and self learning,these parameters vary with different kindsof fabric;3.Human inspetor's experiences are summed up as rules to ensure the system has a s(?)lar evaluation performance of human inspector.This system can detect most of the fab(?) defects.the total recognition error is less than 5% except for the detection error of yarn irregularity,whichcould be as high as 20%.     

计算机免疫系统中进程迁移的研究

讨论了仿生计算机免疫系统GECISM(General Computer Immune System Model)的构建,利用沙盒主机和进程迁移来保证仿生计算机免疫系统GECISM(General Computer Immune System Model)的可靠性和高效性.改进了普通的进程迁移方法,提出了保证计算机免疫系统正常高效工作的进程迁移方法.     

A self-adaptive negative selection algorithm used for anomaly detection

A novel negative selection algorithm (NSA), which is referred to as ANSA, is presented. In many actual anomaly detection systems, the training data is just partially composed of the normal elements, and the self/nonself space often varies over time. Therefore, anomaly detection system has to build the profile of the system based on a part of self elements and adjust itself to adapt those variables. However, previous NSAs need a large number of self elements to build the profile of the system, and lack adaptability. In order to overcome these limitations, the proposed approach uses a novel technique to adjust the self radius and evolve the nonself-covering detectors to build an appropriate profile of the system. To determine the performance of the approach, the experiments with well-known dataset were performed. Results exhibited that our proposed approach outperforms previous techniques.     

矩阵码的自组织特征映射识别研究

基于Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射网的自组织性、自适应性及对输入信号的高容错能力，运用无导师动态竞争学习方法对较模糊的矩阵码进行识别，取得了较好的效果．对网络的训练采用了带噪声的矩阵码数据，大大提高了系统的辨识能力．试验表明，该方法为矩阵码的识别提供了一条有效的途径．     

基于免疫和代码重定位的计算机病毒特征码提取与检测方法

针对当前感染率高、威胁性极大的感染型计算机病毒,提出了一种基于免疫和代码重定位的计算机病毒特征码提取与检测方法.借鉴生物免疫系统机理,定义了计算机系统中的自体、非自体、抗体、病毒检测器、病毒基因等免疫概念,利用感染型病毒独特的代码重定位特性来提取病毒基因、构建病毒基因库,并在此基础上建立了自体/非自体、病毒基因库和病毒检测器动态演化模型.理论分析与实验结果表明,本方法有效克服了传统方法存在的自体集完备性问题和病毒检测器抗体完整性问题,因而比传统方法有更好的效率与适应性.      

自我·非自我数学模型的鉴别

从系统工程的角度出发，运用动力学及概率论等手段，构造免疫纲的基 本模型，通过此模型去考察免疫系统的基本结构及特性，寻找其内在规律，得 出免疫信息处理的基本方式．通过计算机模拟实验，找到了自我·非自我形成 的规律，发现了自我一自我认识过程中的信息流动原理，从而解决了免疫系 统的最重要问题──自我·非自我认识问题．     

人脸识别考勤技术研究

人脸识别考勤系统因其便捷性、准确性、易于管理性,取代打卡机成为一种新兴的考勤方式。本文提出一种人脸识别考勤系统的设计方案,包括人脸识别子系统和考勤管理子系统。人脸识别子系统从获取的视频中利用Adaboost算法检测出人脸区域,对检测出的人脸区域进行归一化、去噪等处理,对处理好的图像用HOG＋PCA＋LDA特征提取,把提取出的人脸特征向量与注册形成的人脸特征向量利用最近邻方法比对,将识别结果放入考勤数据库中。考勤管理子系统主要实现的有考勤规则的制定、对考勤数据做统计并生成报表及系统维护等功能。