（计算数学专业论文）一种新型人工免疫算法的研究与设计.pdf

摘要 摘要 人工免疫算法是人们受生物免疫原理启发而设计的免疫算法，它主要应用于 计算机入侵的检测，并且由前人的广泛的实践，证明了其具有良好的效率。然而， 它仍然存在的一些不足，如：检测运行时间长，检测效率不是特别高，误报率和 漏报率却较高，因此研究一种新的人工免疫算法来解决上述问题至关重要。 本论文主要针对检测的运行时间长的问题，以一种新型人工免疫算法为主要 的研究对象，在分析原始人工免疫算法的基础上，对其进行了改进设计。主要内 容为： 1 阐述了生物免疫系统的基本原理，由此引出免疫算法。 2 阐述了一般人工免疫算法及几种免疫算法的流程，在研究了它们的基本特 性，吸取它们中的好的可用的方法后，提出了以原有人工免疫算法进行改进而设 计的新型人工免疫算法，尤其是对于抗原编码这一步骤进行了详细设计。然后， 对该算法进行了运行时间的分析，并以k d d 数据集为测试集进行测试，以证明达 到了预期的提高检测速度的目的。 关键词：生物免疫系统，免疫算法，人工免疫算法，k d d ，检测速度。 a b s t r a c t a b s t r a c t m a n p o w e ri m m u n i t ya r i t h m e t i ci sai m m u n i t ya r i t h m e t i cd e s i g n e db yo u rp e o p l e w h e nt h e ye n l i g h t e n e db yt h eb i o l o g yi m m u n i t yt h e o r y , i th a sag o o de f f i c i e n c yo n i n b r e a kd e t e c to fc o m p u t e r s h o w e v e r , 丽mi t sd e f i c i e n c y , s u c ha s ，l o ww o r k i n gs p e e d ， n o tv e r y h i g he f f i c i e n c y , h i g hm i s i n f o r m a t i o na n df a i lt or e p o r te f f i c i e n c y a sar e s u l t , t o r e s e a r c han e wm a n p o w e ri m m u n i t ya r i t h m e t i ct or e s o l v et h o s ep r o b l e m sm a yb ea l l i m p o r t a n ti d e a 眦sp a p e ri sm a i n l ya i m e da tt h es l o ww o r k i n gs p e e dp r o b l e m ，w i t han e w m a n p o w e ri m m u n i t ya r i t h m e t i c a st h em a j o rr e s e a r c h i n go b j e c t ，a n a l y s e da n d i m p r o v e dt h eo r i g i n a lm a n p o w e ri m m u n i t ya r i t h m e t i c ，f i n a l l y , an e wm a n p o w e r i m m u n i t ya r i t h m e t i ci sd e s i g n e d 砀em a i nc o n t e n ta r ea sf o l l o w s ： 1 e x p a t i a t e d t h eb i o l o g yi m m u n i t yb a s i ct h e o r y , t h e ne d u c et h ei m m u n i t y a r i t h m e t i c 2 e x p a t i a t e dt h em a n p o w e ri m m u n i t ya r i t h m e t i ca n ds e v e r a li m m u n i t ya r i t h m e t i c s f l o w , s t u d i e d t h e i r c h a r a c t e r i s t i c s ，a s s i m i l a t et h e i rg o o da v a i l a b l e m e t h o d s t h e n i m p r o v e dt h eo r i g i n a lm a n p o w e ri m m u n i t ya r i t h m e t i ca n dd e s i g n e dan e wm a n p o w e r i m m u n i t ya r i t h m e t i c ，d e s i g n e d t h e p a r t i c u l a rp r o c e s s o f a n t i g e nc o d i n g e s p e c i a l l y t h e n ，a n a l y s e d i ti n t e s t i n gt i m e ， a n du s ek d dm a d ea na c t u a l e x p e r i m e n t a t i o ni no r d e rt op r o v et h a tt h en e wa r i t h m e t i cc a r lr e a c ht h ep r o s p e c t i v ea i m o fe n h a n c i n gt h et e s t i n gs p e e d k e yw o r d s ：b i o l o g yi m m u n i t ys y s t e m ，i m m u n i t ya r i t h m e t i c ，m a n p o w e ri m m u n i t y a r i t h m e t i c ，k d d ，t e s t i n gs p e e d i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名：屋园垒日期：伽莎年歹月、咱 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：麈旦鱼：一导师签名：， 日期：讥夕 第一章绪论 第一章绪论 由于现代大型网络的结构日趋复杂， 不仅给企业和个人造成巨大的经济损失， 规模快速增长，非法入侵也不断增多， 还威胁到国家的安全和社会稳定。传统 的安全保护技术如认证、授权、访问控制、防火墙和加密等外围防卫机制已力不 从心，计算机网络信息安全正面临着极大的威胁和挑战。 提高计算机网络安全系统的智能化程度，是解决计算机网络安全问题的关键 所在。由于生物免疫系统与计算机网络安全系统有着惊人的相似性，从信息学角 度来看，生物免疫系统实质上是一个大规模的并行信息处理系统，它具有分布性、 自适应性、健壮性等良好特性，是一个具有很强自我保护功能的系统。因此，生 物免疫系统的优良特性，启发了人们的思想，构造了人工免疫系统，结合生物免 疫原理提出了一些免疫算法，应用与计算机网络安全中，目的是更好的检测危险 的入侵行为。在当前网络安全面临诸多困难和挑战的时期，借鉴生物免疫系统原 理来建立网络安全新机制，设计新的混合智能算法就变得更加紧迫，具有十分重 要的理论研究意义和广阔的应用前景本文首先介绍了生物免疫系统基本原理、人 工免疫算法及其流程，然后针对人工免疫算法的一些不足提出了一种新型人工免 疫算法并对其中各个步骤进行了详细设计，目的是提高检测速度及抗体多样性的 保持。最后，进行了算法分析和试验，以证明算法达到了预期的目的。 1 1 课题来源 一种新型人工免疫算法的研究与设计课题，来源于四川省科技厅应用基础研 究项目“智能入侵检测系统的关键技术研究”。 1 2 项目研究价值 本项目将深入地对免疫算法这一新兴智能计算技术进行开创性的研究，并与 人工神经网络技术相结合，研究新的智能入侵检测分析算法，构造进化学习、联 想记忆机制的模型。这对于提高入侵检测系统的高技术含量，缩短我国在新技术 电子科技大学硕士学位论文 研究领域同世界先进水平之间的差距都有着重要的意义，具有很强的理论研究价 值和应用前景。 研究人工免疫技术与人工神经网络技术相结合的新型混合智能入侵检测分析 算法，目前国内还未见报道，这两类智能算法互补，极大地提高了i d s 的学习效 率，对于提高i d s 系统的智能化程度和实时检测能力具有重要意义。 值得注意的是，虽然免疫算法在工程应用方面的研究已取得初步的研究成果， 但国内关于免疫算法在分布式智能入侵检测系统中的应用还鲜有报导，因此本项 目在该领域具有的独创性。 1 3 入侵检测系统概述 人类社会步入二十一世纪，计算机和互联网技术突飞猛进，应用领域不断拓 展，电子商务，金融电子化等新兴事物的出现极大的改变人们的学习和生活方式。 网络将会无所不在的影响社会的政治、经济、文化和社会生活等各方面，网络安 全已成为世界各国共同关注的焦点。目前使用i n t e r n e t 的用户已经以亿为单位计 算。与此同时，关于黑客入侵的报道也呈指数增长。黑客对网络的攻击与入侵行 为，对于国家的安全、经济、社会生活造成了极大的威胁。因此，能否成功阻止 黑客的侵袭，保证计算机和网络应用系统的正常运行，已经是一个刻不容缓的问 题。目前，解决网络安全问题的主要技术手段有加密解密和防火墙技术等，它们 在防御网络入侵有一定的作用。网络安全是一门综合性的技术，单纯的依靠一些 防御工具并不能满足全部的需要。结合了免疫算法思想的入侵检测系统应运而生， 通过检测网络的异常，做出相应的反应( 报警、切断入侵者的连接) ，有效的弥补 了上述静态工具的不足。 入侵检测技术是主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术。作为防火墙的 合理补充，入侵检测技术能够帮助系统对付网络攻击，扩展了系统管理员的安全 管理能力( 包括安全审计、监视、攻击识别和响应) ，提高了信息安全基础结构的 完整性。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并分析这些信息。模式 匹配、异常检测以及完整性分析是入侵检测系统常用的技术。 入侵检测是对入侵行为的发觉，它通过从计算机网络或计算机系统的关键点 收集信息并进行分析，从中发现网络或系统是否有违反安全策略的行为和被攻击 的迹象。通过监视受保护系统的状态和活动，采用误用检测或异常检测的方式， 2 第一章绪论 发现非授权的或恶意的系统及网络行为，为防范入侵行为提供有效的手段。 入侵检测可以定义【1 1 为：识别针对计算机或网络资源的恶意企图和行为，并对 此做出反应的过程。入侵检测系统( i d s ：i n s t r u s i o nd e t e c t i o ns y s t e m ) 则是完成 如上功能的独立系统。i d s 能够检测未授权对象( 人或程序) 针对系统的入侵行为， 同时监控授权对象对系统资源的非法操作。其基本结构如图1 1 所示。 图1 - 1 入侵检测系统基本结构 按照检测方法，入侵检测可以分为两类：误用检测和异常检测【2 1 。 误用检测：收集非正常操作的行为特征，建立相关的特征库，当监测的用户 或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。 异常检测：首先总结正常操作应该具有的特征( 用户轮廓) ，当用户活动与正 常行为有重大偏差时即被认为是入侵。 1 。4 目前免疫算法的研究现状 免疫算法是一种新兴的智能计算技术，虽然起步晚，但已和神经网络、遗传 算法并称为三大生物计算模型。人工免疫系统是具有自学习、自适应、自组织的 高度复杂性系统的代表，对其复杂性的理论研究对复杂科学的发展有促进作用。 美国等发达国家正大力支持对该领域的研究，具有代表意义的是美国国家自然科 学基金( n s f ) 资助的i r i 9 1 5 7 6 4 4 、美国海军研究署( o n r ) 资助的 n 0 0 0 1 4 9 5 1 0 3 6 4 、英国工程与自然科学研究委员会( e p s r c ) 资助的基于免疫算法 的硬件容错技术研究项目等。美国新墨西哥大学f o r e s t 博士在对具有分布性、鲁 棒性、动态性、多样性和适应性的人工免疫系统研究的基础上，设计了一个基于人 工免疫算法的分布式i d s 原型( a r t i s ) ，用于监测t c p 网络通信。美国m e m p h i s 大学计算机科学与应用数学学院的d a s g u p t a 教授设计了一个基于免疫学原理的多 a g e n t 的入侵检测系统，对计算机网络进行异常检测。i b m 公司的j o k e p h a r t 等 研究人员设计了一种计算机免疫模型，用于计算机病毒的识别和清除。 我们对国际上一些主要的计算机免疫研究机构，如美国u n i v e r s i t yo fn e w 电子科技大学硕士学位论文 m e x i c o 的f o r r e s t ，h o f m e g r 小组，u n i v e r s i t yo f m e m p h i s 的d a s g u p t a 小组，英国 u n i v e r s i t yc o l l e g el o n d o n 的k i m ，b e n t i e y 小组等所发表的研究成果进行了分析， 当前国际上对计算机安全免疫系统研究的最新成果主要反映在两个方面： ( 1 ) 免疫算法研究的进展： a 对各种基于群体的免疫算法( p o p u l a t i o n - b a s e d ) 进行改进；如c o s t r o 和 t i m m i s 对穷举否定选择算法引入变异，带变异的否定选择算法( n s m u t a t i o n ) 有 效地减少了时间复杂度。k i m 和b e n t l e y 针对传统克隆算法的( n s m u t a t i o n ) 有效 地减少了时间复杂度。k i m 和b e n t l e y 针对传统克隆算法的静态缺陷，提出了动态 克隆算法( d y n a m i c s ) ，改善了对计算机网络实时动态性的适应度。而2 0 0 4 年 y m g y u 等又提出克隆算法中的控制学习概念。 b 免疫算法与其它进化计算相互融合，相互补充。如免疫遗传算法i g a ( i m m u n eg e n e t i ca l g o r i t h m ) 克服了g a 由于交叉搜索而在局部搜索解空间上效 率低的缺点。2 0 0 4 年，g e r r yd o z i e r 等人提出将人工免疫原理与遗传算法和群体智 能算法相结合，设计新型网络入侵检测系统。 ( 2 ) 在研究基于网络的免疫算法( n e t w o r k b a s e d ) 基础上建立新的免疫网络模 型。 如d ec a s t r ov o nz u b e n 提出的a i n e t 网络模型，是一个加权的不完全连接图， 用进化策略控制网络的动态性与可塑性。t i m m i s 提出的基于形态空间的识别球 ( a r b ) 的免疫网络模型r l a i s ，采用了克隆选择原理和高频变异机制。2 0 0 2 年 n a s r a o u i 等提出一个对r l a i s 的改进模型，在每次循环学习过程中更新刺激和识 别范围，改进了r l a i s 的快速适应和维持多样性的能力。n e a l 的s s a i s 模型也在 刺激函数、资源分配及克隆机制上对r l a i s 进行了改进。2 0 0 4 年，a z z e d i n e b o u k e r c h e 等人在已有的人工免疫网络的基础上，提出一种新型的基于免疫原理的 入侵检测系统模型，该模型采用z 语言，较好地描述了免疫网络的抗原识别机制， 体现了良好的抗攻击性和自适应性。 人工免疫对于人工神经网络的促进作用也是近期研究的热点。 2 0 0 0 年，d ec a s t r o 和v o nz u b e n 提出了一种新的竞争神经网络模型，称为抗 体网络。采用了基于克隆选择原理的竞争学习算法，且网络结构能够自动生成。 他们又于2 0 0 1 年提出了基于免疫的模拟退火算法，并用该算法来解决前馈型神经 网络中的权值初始化问题。2 0 0 2 年，l w a n g 和m c o u r a n t 提出了一种基于免疫的 人工神经网络，在该模型中引入了疫苗的概念。2 0 0 4 年y i n gz h o u 等结合人工免 疫系统和r b f 神经网络的相关特性，构造一种新型的智能算法；将网络输入映射为 4 第一章绪论 抗原，将网络隐藏层的中心映射为抗体，通过最小均方法调整网络输出层的权值 矩阵，这一算法在高维数据聚类以及模式识别环境下体现出良好的泛化能力和稳 定性。 由于保密性和自主性等问题，国外的研究成果不可能直接用于解决我国自己 的网络安全问题。 国内对计算机网络安全免疫机制的研究最早开展的是中国科学技术大学王熙 法教授领导的研究小组，该小组在基于免疫算法的入侵检测技术方面取得了一些 成果。 总的来说，国内对网络安全免疫的研究起步较晚，成型的技术成果不多，主 要还处于跟踪阶段，原创性的成果极少，但免疫计算毕竟是新兴的智能领域，因 此尽早开展网络免疫系统内部运行机理的理论研究，发展新型的免疫计算智能， 建立具有自主知识产权的计算机网络安全免疫系统，对缩短我国在新技术研究领 域同世界先进水平之间的差距有着重要的意义。 1 5 研究的核心问题及难点 在免疫算法中，我研究的主要是人工免疫算法，因其是比较核心的免疫算法， 同时其具有非常显着的优良特性，因此对改善危险入侵的检测能力有很大的提高。 另外，研究的主要内容是对原有人工免疫算法进行改进，以提高原始人工免疫算 法的检测速度。文章的最后将对设计的算法进行理论分析及试验。难点就在于如 何在实际问题中验证该算法的有效性。 电子科技大学硕士学位论文 第二章生物免疫系统与人工免疫系统 2 1 生物免疫系统的基本原理 生物免疫系统 3 , 4 1 是高等脊椎动物体内能够识别和排除抗原性异物，保护机体 免受损害及维持内环境稳定的极为复杂的生物学系统【5 1 。抗原性异物即是所谓“非 己物质，称为抗原，包括外源性细胞、病菌和内源性的病变细胞( 如肿瘤细胞) 和异常代谢产物等，种类繁多，但不管是曾经遇到过的“非己物质，还是未曾 遇到过的“非己”物质，免疫系统均能识别并将其清楚，很少错把“非己 当“自 己 ，或把“自己 当“非己 。在免疫系统中，负责识别和清除抗原的是抗体， 免疫系统强大的识别能力，即来源于抗体的多样性【6 。 免疫系统【8 】是个高度复杂的分布式系统，它不但具有对自我和非我细胞的识别 能力，而且对已经识别过的入侵细胞具有记忆能力，当再次遇到该细胞入侵的时 候就会识别并且杀灭它。 免疫系统是抗击病原入侵的首要防御系统，是高等脊椎动物体内抵御病原体 如细菌、病毒等的入侵，保护机体免受损害的极为复杂的生物学系统 引。包括许多 补体种类的免疫细胞及制造这些免疫细胞的免疫器官，为数最多的免疫细胞是淋 巴细胞。它主要包括b 细胞和t 细胞，除了淋巴细胞外，还有其它种类的免疫细 胞在免疫系统中发挥作用。能被t 细胞及b 细胞识别并刺激t 细胞和b 细胞进行 特异性应答的病原体，称为抗原。在骨髓中的b 细胞和在胸腺中的t 细胞从不活 跃，未成熟经自体耐受发展为成熟的免疫细胞，一旦人体受到有关攻击时，迅速 产生免疫应答。巨噬细胞等特异提呈细胞立即摄取消化病原体，把它们分解在免 疫细胞表面展示出来，形成m h c 分子。m h c 分子激活成熟t 细胞，将病原体抗 原提呈给t 细胞识别。t 细胞识别特异抗原后，一方面t 细胞复制并激活杀伤t 细胞，杀伤t 细胞杀死任何被特异抗原感染的细胞；另一方面通过辅助t 细胞激 活b 细胞。激活后的b 细胞识别特异抗原，并克隆扩增分化为浆细胞形成抗体。 抗体与抗原结合，通过两种方式杀死抗原：与补体系统形成复合物或直接带至吞 噬细胞被吞噬。其中巨噬细胞，是可以吞噬外来物的大细胞。通常在消灭抗原的 过程中，巨噬细胞最先对病原体发动攻击，又最后离开。b 细胞，t 细胞在从未成 6 第二章生物免疫系统与人工免疫系统 熟到成熟期间，经历自体耐受，在识别杀死抗原后将形成免疫记忆，产生免疫反 馈。 免疫系统是机体执行免疫功能的机构，是产生免疫应答的物质基础。通常可 将免疫系统分为免疫器官，免疫细胞和免疫分子三大类。免疫系统在体内的分布 广泛，如外周淋巴器官位于全身各个部位。淋巴细胞和其它免疫细胞不仅定居在 淋巴器官中，也分布在粘膜和皮肤组织中。免疫细胞和免疫分子还可进入血液循 环在体内各处漫游，持续地执行识别和排除抗原性异物的功能。各种免疫细胞和 免疫分子既相互协作，又相互制约，使免疫应答既能有效又能在适度的范围内进 行。 淋巴细胞是最重要的免疫细胞，它有b 细胞和t 细胞两种主要类型。b 细胞 由骨髓产生，受抗原刺激后可分泌产生“y 形状的蛋白质分子，即抗体。抗体可 与相应抗原产生特异性的生理反应，来识别和排除抗原。这种抗体抗原反应 是免疫系统的基本反应。 保护形( p a r a t o p e ) 保 识 抗体( a n t i b o d y ) 图2 - 1 抗体和抗原结构 淋巴细胞主要是在骨髓和胸腺部位产生，在骨髓和胸腺部位存在着专门生成 淋巴细胞的基因库，淋巴细胞就是通过从这些基因库中随机选择一些基因片段并 进行组合产生的。由于过程的随机性，可能会与自身细胞的绑定，所以刚刚由骨 髓和胸腺产生的这两种淋巴细胞在被传送到人体的各个部分去绑定抗原之前，必 须经过负选择筛选。负选择就是将与本体细胞结合的淋巴细胞杀死，防止淋巴系 统对自身免疫。通过负选择的淋巴细胞就会被释放到血液中从事抗原检测工作， 如果在有限的时间内能够绑定到数量超过某一个阙值的抗原，淋巴细胞就会被启 动以杀死抗原。反之，如果淋巴细胞在一定的时间内没有被启动，那么淋巴细胞 就会死掉而代之以新的细胞。 7 电子科技大学硕士学位论文 当淋巴细胞被激活以后，接着就要进行克隆选择，在这个阶段，被激活的淋 巴细胞被大量的进行复制，这些被复制出来的细胞被称作记忆细胞，他们具有母 体细胞相同的绑定抗原的特性，但具有较小的阙值和较长的生命周期。这样，当人 体中出现以前被绑定的抗原时，这些复制细胞可以加速抗原的识别过程。这样通 过随机生成淋巴细胞，负选择，克隆选择三个阶段生成大量的抗体实现了生物的 免疫功能。 简言之，生物的免疫系统对于外来侵犯的抗原，可产生相应的抗体来抵抗抗 体和抗原结合后，会发生一系列的反应通过吞噬作用或者特殊酶的作用而毁坏抗 原。 图2 2 【3 】生物免疫机制抽象模型 生物免疫过程又可描述为如下图【1 0 l 所示： 胞 第二章生物免疫系统与人工免疫系统 图2 - 3 生物免疫过程 同时，生物免疫系统中还存在着进化，免疫系统中有大量带有独特受体的b 细胞，每个b 细胞受体的形状可用一个实向量来刻画，因此可表示为欧几里德空 间中的一点，此空间被称为欧几里德形状空间。两b 细胞受体形状越相似在形状 空间中距离越近。当抗原侵入抗体时，b 细胞群体与抗原形状互补程度越大，二者 问亲和力越高二更易结合，b 细胞群体通过如下进化过程产生抗体以消灭抗原 e l l ，1 2 ，如图。 9 电子科技大学硕士学位论文 霄害 ，啊 克：凝扩增、1 j ， 一抗原 骨髓新生成的，跚臆 、 乃j 五 么 受体犏辑 。 屯 t r a m 垮抗体 一” 图2 4 生物免疫系统进化过程 进化过程【1 3 】的具体的表述是： ( 1 ) 与抗原亲和力高的b 细胞被选出。 ( 2 ) 在辅助t 细胞的作用下，该b 细胞分裂增生，产生大量b 细胞，称为 克隆扩增。子b 细胞受体形状在母细胞的基础上发生微小变异，即发生超突变。b 细胞通过克隆扩增在形状空间中其小邻域内产生大量子b 细胞以在局部范围内搜 索亲和性更高的b 细胞。 ( 3 ) 一些亲和性低的子b 细胞删除其受体并生成新受体，即受体编辑。受体 编辑使得子b 细胞在形状空间中可能突变为离其较远的点，以在全局范围内搜索 亲和性更高的b 细胞以增加群体多样性。 经过若干世代的选择、克隆扩增、受体编辑、骨髓产生新的b 细胞过程，最 终产生了亲和性很高的b 细胞，它进一步分化成浆细胞，产生大量与受体形状相 同的抗体以消灭抗原。 人类免疫系统：人类肌体总是处于大量微小有机体例如细菌、寄生虫、真菌 或由这些组成的病菌的不断入侵中这些病菌往往就是很多疾病的来源。人类的免 1 0 曼-鲁l 譬上冀 第二章生物免疫系统与人工免疫系统 疫系统酒肆用来防御这些入侵的系统，由具有免疫功能的器官、组织、细胞、免 疫效应分子与有关基因组成。而其中很重要的一部分就是淋巴细胞，淋巴细胞主 要有t 细胞和b 细胞两类。t 细胞在面对外来入侵的时候，担任协调免疫系统各 部分功能的作用。而b 细胞通过其表面的抗体与抗原结合，来消灭抗原。抗体的 主要工作使区分本体细胞和异体细胞。其中本体细胞指的是正常的人体细胞；异 体细胞是指有害的异质细胞，也称抗原。每个b 淋巴细胞可以产生一种抗体，并 通过绑定机制识别一定数量结构相似的抗原细胞。免疫系统面对各种不同的外界 入侵抗原，各种b 细胞产生了数百万种不同种类的抗体，利用抗体上有特定的物 质和它的特殊功能，可以结合、粘附或消除入侵的抗原，增强其它吞噬细胞( 如 单核细胞核巨噬细胞) 吞噬病原体的功能，可以中和微生物感染的毒素还与机体 的另一种免疫物质( 称补体) 协同抵抗微生物感染，以维持免疫平衡。同时免疫 系统具有记忆能力，对曾经入侵过的抗原，能够比新入侵抗原更迅速的识别。 生物免疫系统将细胞分为自身的细胞和非自身的细胞，自身细胞是是指对自 身健康，没有被病毒感染、破坏的细胞，非自身细胞则是指细菌、病毒等有害物 质和自身被感染、破坏的细胞。 免疫系统在检测入侵抗原时具有以下4 个关键能力【1 4 】： 1 抗体的产生。因为抗体的特性之一是可以绑定一定数量结构相似的抗原细 胞。因此在抗体绑定外界入侵的异体细胞的同时也就存在着绑定自己本体细胞的 可能。针对这个问题，免疫系统对抗体的生成采取了随机产生结合负向选择的方 法。 2 对入侵抗原的识别。因为一个抗体可以绑定一类抗原，所以免疫系统进化的 目标是要使用尽可能少的抗体个数来覆盖整个抗原空间，以体现免疫系统的高效 性。 3 对已经识别过的入侵细胞，要产生记忆。免疫系统主要通过内存细胞来实现 记忆功能的。如果抗体在有限时间内绑定了足够数量的超过了某一闽值的抗原， 就会启动b 细胞，杀死抗原。反之如果超过一定时间b 淋巴细胞没有被启动，该 淋巴细胞就会死亡，而以新的细胞以代之【1 5 】。被启动的b 淋巴细胞进入一个复制 阶段，这个时候，被启动的淋巴细胞产生多个本身的复制，这些复制细胞就是所 谓的记忆细胞。它记录该抗原的结构，将来一旦同一抗体再次出现，记忆细胞迅 速作出反应。记忆细胞与一般的淋巴细胞相比具有较小的阈值核较长的生命周期， 从而保证了人体免疫系统的高效性。 4 免疫系统对不同的抗原入侵有不同的反应。抗体免疫细胞对感染的微生物 电子科技大学硕士学位论文 种类不同，反应也是不同的，通常病毒感染时，白细胞计数显示淋巴细胞的比例 较高，而细菌感染则中性粒细胞比例较高，这意味着免疫系统产生的抗体具有很 强的针对性。 2 2 生物免疫系统的功能 生物免疫系统的主要功能包括免疫防御、免疫自稳、免疫监视三部分【1 6 】。生 物免疫系统通过免疫应答反应清除外界病原体的入侵，实现免疫防御的功能。生 物免疫系统内部各器官之间保持着动态的平衡，通过不断的更新免疫细胞，淘汰 衰老细胞和病变细胞实现免疫自稳的功能。生物免疫系统利用免疫记忆细胞对入 侵抗原产生快速的应答反映，实现免疫监视的功能。 表2 1 【1 7 】免疫系统基本功能 基本功能详细描述针对病情 免疫防御抵抗病原体入侵 免疫缺陷病、免疫损伤、 a i d s 免疫自稳维持内环境相对稳定 自身免疫病 免疫监视消灭突变细胞、防止癌变肿瘤发生、移植排斥反应 在生物免疫系统中，当b 细胞受体与抗原之间的亲和力达到一定程度时，开 始进行克隆增殖从而分泌出新的抗体。在克隆增殖过程中，b 细胞的后裔经历了变 异过程，从而使得b 细胞能够与所选择的抗原以更高的亲和力相匹配。抗体与抗 原相结合导致抗原最终被免疫细胞所消灭，从而实现免疫防御的功能。克隆和变 异过程类似于物种的自然选择过程，激活的b 细胞中具有较高抗原亲和力的部分 转化为具有较长寿命的记忆细胞，其它b 细胞随着抗原的消除逐渐衰老死亡，这 种现象称为免疫自稳现象。系统中保存下来的免疫记忆细胞对后续的类似抗原的 入侵产生特定的应答反应，实现免疫监视功能。 而免疫应答【1 8 】就是有机体内的免疫系统能够识别“自己 和“非己 ，使自身 分化激活并最终清除抗原的全过程。动物一生中始终处于复杂多变的环境中，病 毒和细菌无时无刻的围绕在他们周围，能进行正常的生命活动而不受病毒的侵袭， 免疫系统在这里起到了很重要的作用，免疫系统能自组织对入侵的病毒进行有效 的抵制和消灭，从而保护机体不受破坏。 同时，免疫记忆【1 9 】是指自然免疫系统检测到病原体时，t 和b 两种淋巴细胞 1 2 第二章生物免疫系统与人工免疫系统 对于消除抗原起到关键作用。当某种病原体初次入侵身体时，成为抗原提呈细胞 的特殊细胞与病原体相互作用，获得这些病原体的特征片段一一抗原，放在该细 胞表面。如果某些t 和b 细胞对这些抗原具有高度亲和力，则触发免疫应答，即 初次免疫应答。一些具有高亲和力的b 细胞改变其状态，以极高的频率变异和克 隆，这些克隆和变异的后代一部分成为浆细胞，利用其具有更高亲和力的抗体与 抗原结合并杀死抗原。b 细胞不仅与抗原相互作用，而且彼此之间存在刺激和抑制 作用，些b 细胞能够分化成生命生命期较长的b 记忆细胞，他们保持住抗原的 特征并被保留下来成为记忆细胞，即形成免疫记忆。记忆细胞通过血液、淋巴和 组织液循环，可能不产生抗体，不直接执行效应功能，但当同样的抗原或者其变 种再次入侵生物体，将预先被免疫系统选择出来( 记忆细胞选择过程) ，迅速活化、 增殖、分化为效应细胞，产生比原始细胞的抗体具有更高亲和力的抗体，在免疫 记忆的基础上更迅速的应答，即二次应答，从而执行高效而又持久的免疫功能。 当免疫系统遇到以前未遇到的病原体类型时，它产生初次应答会用几个星期消除 感染；在初次应答期间，免疫系统学习识别以前未见到的外部模式。当免疫系统 频繁的遇到同类型病原体时，它产生二次应答。二次应答证明了基于记忆检测的 效率。二次应答不仅被同样病原体重新引发，也被与前面见过的病原体类似的新 病原体所引发，即免疫记忆是联想性的。 2 3 生物免疫系统的特征 生物免疫系统具有强大的识别、学习和记忆能力以及具有分布式、自适应和 多样性特征。生物免疫系统的特征【2 0 】主要有： ( 1 ) 模式识别能力。免疫系统能够识别不同的病原体并能产生相应的激励，区 别“自我 和“非我”是生物免疫系统在模式识别阶段的主要任务。 ( 2 ) 特征提取。抗原呈递细胞能够提取抗原特征，这一过程类于某种滤波作用。 ( 3 ) 多样性。抗体多样性的生物机制主要包括生物免疫受体库的组合式重整、 体细胞高突变以及基因转换等，抗体经过基因片断重组后，产生了多样性的抗原 识别受体。 ( 4 ) 学习能力。生物免疫识别的过程是一个学习的过程，学习的结果是生物免 疫细胞的个体亲合度提高、群体规模扩大、最优个体以及免疫记忆的形式保存。 ( 5 ) 记忆能力。当生物免疫系统初次遇到一种抗原时，淋巴细胞需要一定的时 电子科技大学硕士学位论文 间进行调整以更好的识别抗原，并在识别结束以后最优抗体的形式保留对该抗原 的记忆信息，而当生物免疫系统再次遇到相同或者结构相似的抗原时，在联想记 忆的作用下，其应答速度大大提高。 ( 6 ) 分布式检测。生物免疫系统的分布式特性首先取决于病原的分布式特征， 即病原是分散在机体内部的，生物免疫细胞不断的在体内运动学着新的抗原进入， 一旦检测到抗原的进入，淋巴细胞就会产生免疫响应；其次生物免疫系统的分布 式特性有利于加强系统的鲁棒性，从而使得生物免疫系统不会因为局部组织损伤 而使整体功能受到很大影响。 ( 7 ) 自适应性。分散于机体各部分的淋巴细胞采用学习的方式实现对特定抗原 的识别，完成识别的抗体分化为效应细胞和记忆细胞分别实现对抗原的有效清除 和记忆信息保留，这个过程实际上是一个适应性的应答过程。 ( 8 ) 克隆选择。当淋巴细胞实现对抗原的识别后，b 细胞被激活并增殖复制产 生b 细胞克隆，随后克隆细胞经历变异过程，产生对抗原具有特异性的抗体，克 隆选择的主要特征是生物免疫细胞在抗原刺激下产生克隆增殖，随后通过遗传变 异分化为多样性效应细胞和记忆细胞。 ( 9 ) 免疫网络。免疫网络理论对生物免疫细胞活动、抗体生成、免疫耐受、自 我和非我识别、生物免疫记忆和生物免疫系统的进化过程等作出了系统的假设， 并且将生物免疫系统视为由免疫细胞或者分子组成的调节网络，生物免疫系统以 抗体问的相互反应和不同种类生物免疫细胞间的相互通信为基础，抗原识别石油 抗原相互作用所形成的免疫网络完成的。 ( 1 0 ) 协同激励。b 细胞的激活度将受到t 细胞的作用和影响。 2 4 人工免疫系统 生物免疫系统【1 6 】所具有的多样性、耐受性、免疫记忆、分布式并行处理、自 组织、自学习、自适应和鲁棒性等优点激发人们探索其运行机理，并构造人工免 疫系统来模拟其优良特性。人工免疫系统是对基于生物免疫系统的启示而构造的 各种模型和方法的总称【2 0 1 。受生物免疫系统的启发，人工免疫系统作为继神经网 络和进化计算后的一种新的智能信息处理方法被提出来，并被广泛应用于优化【1 7 】、 数据分析【2 2 1 、机器学习、聚类分析、模式识别【2 3 刀】、故障诊断、机器人控制、自 适应控制领域、计算机及网络安全领域【2 踞6 】等各个应用领域。 1 4 第二章生物免疫系统与人工免疫系统 对于网络安全系统而言，自体和非自体对应与生物体的自身和非自身细胞， 被定义为一定长度的二进制字符串。自体定义为网络中正常发生的连接，非自体 定义为非正常的连接。 从信息处理的角度看，免疫系统是一个自适应、自学习、自组织、并行处理 和分布协调的复杂系统。目前，国际上不少研究人员已经认识到新生物免疫系统 中蕴涵了丰富有效的信息处理机制，建立了相应的人工免疫模型和系统，取得了 一定的进展，具有十分广阔的应用前景。 现有许多研究一般和特殊免疫现象的模型，如d ec a s t r o 的a i n e t ，h u n t 和c o o l e 的学习系统【2 7 】，t i m m i s 的有限资源a i s 等。这些模型的目的是从免疫系统组成部 分的性质和相互作用中提取有用的机制用于解决实际问题。下表2 - 2 对几个典型 的a i s 模型进行比较。 表2 2 2 8 】几种典型人工免疫系统模型的比较 d s c a s t r o 的h u n t c o o k e 学t i m m i s 的有限资源人工免疫 a i n e t 习系统模型系统 节点 抗体b 细胞b 细胞 编码 实数向量二进制字符串抗原集合的交叉部分 ( 训练数据集合) 网络初始化 随机开始对处理时间抑制具有低刺激水平 很重要的b 细胞 抗原提呈对所有网络 对网络随机促进多样性 选择的部分 亲和力e u e l i d e a n 距离 与匹配位数具有高亲和力b 细胞互相之 成比例 间( 假设一个确定阈值) 被连 接到一个网络区域( 具有最近 亲和力) 细胞死亡抑制具有抵抗性抑制低刺激水 抗体和高抗体亲平的b 细胞 和力的抗体 高频变异抑制学习促进多样性 应用 数据分析，分类机器学习数据分析 模式识别 电子科技大学硕士学位论文 2 5 免疫系统的应用 由于生物免疫系统是一个具有很强自我保护功能的系统，在当前网络安全面 临诸多困难的时期，借鉴生物免疫系统来设计网络安全新机制变得更加紧迫，具 有十分重要的意义和广阔的应用前景。免疫系统的工程应用【2 0 】： 1 机器人学：人工免疫系统在机器人行为控制行为、仲裁和路径规划等方面 得到了较好的应用。m i t s u m o t o 基于免疫系统的自我非我识别网络，开发了动态 环境中的自适应移动测量算法并将其应用到多主体机器人系统中，他还进一步研 究了基于免疫的自组织多机器人系统中，他还进一步研究了基于免疫的自组织多 机器人系统群体控制策略。i s h i g u n 用免疫网络模型确定机器人的行为策略，把机 器人的每个行为看作个抗体，机器人所处的环境看作抗原，多个抗体相互刺激 或抑制，最终选择一个抗体作为机器人的行为决策。 2 优化计算：免疫系统多样性的遗传机理可用于寻优搜索，改善遗传算法对 局部搜索问题不是很有效的情况，避免早熟收敛，也可用于处理受约束的遗传搜 索和多准则问题。c h u n 用免疫算法优化设计同步电动机的参数。t a z a w a 用免疫算 法对v l s i 印刷线路板的布线进行优化设计。h u a n g 用免疫算法来解决生产调度问 题。这些优化问题还包括旅行商问题、二次分配问题和装箱问题等。在大多数情 况下，免疫算法比现有启发式算法有更好的求解结果，求解效率更高，显示出人 工免疫系统在优化领域中具有广阔的应用前景。 3 模式识别：免疫系统强大的识别能力在模式识别中得到了广泛的应用。 f o r r e s t 给出了免疫系统的二进制模型，研究了模式识别问题和免疫系统中个体与 群体水平上的学习机制，其中抗体和抗原用二进制编码表示，模式匹配采用部分 匹配规则。h u n t 开发了一种具有学习能力的人工免疫系统并将它应用于模式识别。 人工免疫系统操作包括一个根对象、一个b 细胞网络、一组学习样本和一组测试 数据，网络中每个细胞具有一个模式匹配文件。该系统具有与免疫系统相似的两 种反应：初次反应和再次反应。初次反应是学习阶段，人工免疫系统从输入样本 数据中学习模式；再次反应是模式识别过程，人工免疫系统将新的数据根据以前 学习的相关数据进行分类。 4 故障诊断：故障诊断具有重要的实际意义，因为一旦某一设备出现故障， 可能会波及整个系统，甚至引起严重后果。i s h i d a 研究了基于p d p 网络模型的学 习算法在分布式故障诊断中的应用，将免疫网络模型用于故障诊断中的相互特征 1 6 第二章生物免疫系统与人工免疫系统 识别，该模型有以下特点：( 1 ) 具有并行处理能力；( 2 ) 能处理不完整的信息和 数据：( 3 ) 具有自组织能力；( 4 ) 在失效传播中有必要的反馈回路。m i z e s s y n 用 独特型免疫网络诊断传感器的故障，网络中的每个节点代表一个传感器，各对应 一个状态，节点问的连接权值表示节点间的关系，根据节点的状态判断传感器是 否出现故障。 5 数据挖掘：数据挖掘是从大量的数据中寻找隐含的、深层次的信息，是一 个从系统内部自动获取知识的过程。t i m m i s 比较了人工免疫网络、聚类分析和神 经网络三种方法在数据挖掘中的应用和各自特点，指出应用人工免疫系统进行数 据挖掘，可以训练数据进行建模，对输入空间的大区域有泛化能力并能更好的解 释进化网络。d ec a s t r o 研究了基于免疫网络模型的高维原始数据的聚类分析，通 过人工免疫网络的进化实现对冗余数据的去除，深入研究了数据的结构和空间分 布，并提示了数据簇内的相互关系。 6 计算机安全领域：随着计算机系统及其互联网的高速发展，计算机网络安 全成为日益突出的问题，而防御异常入侵、防范病毒等都可以从生物免疫机制中 获得不少启发。d a s g u p t a 将人工免疫网络的分布性、鲁棒性、动态性、多样性和 自适应性应用到计算机网络的安全领域，采用否定选择算法进行计算机网络入侵 检测，一旦表示“非己”的检测器与新的“自己 模式的相似度达到所设定的阈 值，系统将发出报警信号并进行基于a g e n t 的入侵检测。f o r r e s t 用反向选择算法 监控u n i x 进程，其目的是检测计算机系统的有害侵入，实现时先识别u n i x 进程 中的“自己 ，然后重新定义“自己 来调节在计算机动态环境中的合法运动，并 使这种定义对病毒的攻击敏感。 表2 - 3 t 1 0 】以年代为序简述了人工免疫系统( a i s ) 的发展概况，介绍了a i s 在 若干具有代表性的领域中的应用概况。 1 7 电子科技大学硕士学位论文 表2 - 3 a 】人工免疫系统( a i s ) 的发展概况 时间 研究者( 组技术特征 生理原型工程应用 织) 1 9 8 6f a r m e r提出了免疫系j e m e 的免疫机器学习 统的动态模型网络学说 1 9 9 0i s h i d ap d p 学习算法免疫系统网络 传感器网络故 防御体系障诊断 1 9 9 4f o r r e s t计算机系统自抗原一抗体检计算机安全和 体一非自体检测测病毒检测 1 9 9 6日本首次举行免疫生物体基本免首次提出人工 系统国际专题疫机制 免疫系统概念 z ；i ，人 1 9 9 7 d a s g u p t a 人工神经网络脑神经系统与综合神经网络 与人工免疫系免疫系统和免疫系统进 统比较行信息传播 1 9 9 8d o t e把免疫网络纳j e m e 的免疫拓展了软计算 入软计算的范 网