【正文】 數(shù)據(jù)包，而自體為正常的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)事務 。 第 17 頁 ?親和力計算 抗原和抗體之間的親和力計算基于抗原和抗體之間結(jié)構(gòu)的相似性。若 r=4，那么對于至少連續(xù) 4位相同的兩個字符串，它們是匹配的，否則就不匹配。 ? 骨髓模型 骨髓模型主要模擬免疫細胞的生成過程。只有識別抗原的細胞才能進行繁殖（分裂）。 第 20 頁 ? 計算機免疫系統(tǒng)設計 ? 基本思想 建立計算機免疫系統(tǒng)的基本問題是確立生物免疫系統(tǒng)和計算機免疫系統(tǒng)之間的基本元素的對應關(guān)系，主要模擬生物免疫系統(tǒng)中有關(guān)抗原處理的核心思想。 抗原識別 ②產(chǎn)生初始抗體群體 :將抗體的群體定義為問題的解，抗 體與抗原之間的親和力對應為問題的評估 :類似遺傳算 初始抗體群體產(chǎn)生 法，首先產(chǎn)生初始抗體群體，對應問題的一個隨機解。如果滿足 終止條件，則當前的 滿足終止條件 抗體群體為問題的最佳的求解。 ? 國內(nèi)應用 四川大學建立了人工免疫病毒檢測模型 AISVDM，對算法進行了實現(xiàn)，并且做了仿真實驗，取得了較好的效果。 ? 檢測效率 異常檢測的計算代價非常大，因為系統(tǒng)維護的活動記錄要隨著每個事件更新。② 美國 University of Memphis的 Dasgupta小組 。中國科學院信息安全國家重點實驗室主要工作是將基因規(guī)劃引入了基于系統(tǒng)調(diào)用序列的免疫模型中，通過基因規(guī)劃來建立正常行為模式，并且取得了較好的效率。實時的網(wǎng)絡安全風險檢測對積極的網(wǎng)絡安全技術(shù)的研究具有重要意義，是目前的研究熱點之一。但是對于未知樣本，特別是已有樣本的變異樣本的分類問題，基于Bayes 模型的分類系統(tǒng)的執(zhí)行效果往往不盡人意，因此，如同對計算機病毒所采取的防范措施一樣，對于垃圾郵件這種隱蔽性強、變異能力突出的網(wǎng)絡非法信息，必須采用具有自適應和自學習能力的分類系統(tǒng)。為了設計分類器必須首先對分類器進行訓練 , 而人工免疫系統(tǒng)在訓練學習等方面具有其它系統(tǒng)無可比擬的優(yōu)點 ,于是人們便開展了人工免疫系統(tǒng)應用于數(shù)據(jù)挖掘的研究。作為計算智能的一個嶄新分支， AIS已成為許多國際期刊的重要議題。 2022年， Watkins提出了有限資源人工免疫分類器模型，稱作（ Artifical Immune Recognition System） ,AIRS屬于有監(jiān)督學習算法。 第 32 頁 ? 知道了什么是計算機免疫學； ? 了解了一些網(wǎng)絡安全方面的一些領(lǐng)域； ? 看了一些相關(guān)的論文； ? 最后，最近天氣炎熱 ,希望大家注意身體 ,謝謝大家！ 結(jié)束與展望 第 33 頁 產(chǎn)生免疫細胞 基因庫 N 變異 耐受成功 死亡 Y 克隆 成熟細胞 N 親和力成熟 死亡 Y 激活 記憶細胞 返回 免疫細胞的生成 基因庫 1 基因庫 2 基因庫 3 基因庫 4 A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4 D1 D2 D3 D4 A3 B2 C1 D4 A3 B2 C1 D4 =4個 16比特段 A3 B2 C1 D4 =64比特串 自體耐受 自體集合 S 未成熟的免疫細胞集合 R 匹配 成熟的免疫細胞集合 R` N Y 刪除與自體匹配的細胞 冠狀病毒模型