一种新的计算机病毒免疫模型

摘要

Internet的快速发展使计算机病毒的数量急剧增加，传播更加便捷和迅速。传统的病毒检测技术无法适应这些新变化，有效地防御病毒。对计算机病毒，特别是未知病毒的实时防御是现在急需解决的问题。模拟使用生物免疫机制的人工免疫系统(AIS：ArtificialImmuneSystem)是解决该问题的一个方向。1994年，人工免疫系统研究的奠基者S.Forrest首次将免疫机制应用于计算机病毒检测，在这之后计算机病毒免疫系统(CVIS：ComputerVirusImmuneSystem)研究取得蓬勃发展，S.Homeyr、J.O.Kephart、P.Harmer、T.Okamoto等人先后提出了一系列计算机病毒免疫模型。但是，这些现有的CVIS并没有取得广泛的实际应用，其主要原因是现有的CVIS几乎均缺乏严格的定量描述，并且存在自体庞大、成熟检测器生成效率较低等缺陷。　　针对现有CVIS中存在的缺陷，本文提出一种新的计算机病毒免疫模型。建立了模型的定量描述。给出了自体、非自体的动态演化模型，解决的自体、非自体的动态描述问题，有效地降低了自体集合的大小。引入了针对病毒检测问题的基因进化和编码机制，提高了成熟检测器的生成效率，降低了系统的时间开销，同时确保不完备的自体集合下较低的错误否定率和错误肯定率。

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1背景和研究状况

1.2课题来源

1.3论文的主要工作

1.4论文结构

2计算机病毒和病毒检测

2.1计算机病毒

2.1.1 定义

2.1.2历史

2.1.3分类

2.1.4原理

2.1.5特点和危害

2.1.6 发展趋势

2.2病毒检测

2.2.1 问题描述

2.2.2 检测技术

3人工免疫系统

3.1 免疫机制

3.1.1 生物免疫系统的层次结构

3.1.2免疫机制

3.1.3 生物免疫系统的主要特点

3.2免疫机制在病毒研究中的应用

3.2.1 研究概况

3.2.2 IBM的病毒免疫模型

3.2.3 ARTIS免疫模型

4模型设计

4.1 设计目标

4.2具体设计

4.2.1 问题域

4.2.2 模型定义

4.3性能分析

4.3.1 检测率

4.3.2错误率

4.3.3 时间效率

5仿真实验及结果分析

5.1模型仿真

5.1.1 实验目的

5.1.2性能衡量指标

5.1.3 实验环境和准备

5.2结果分析

5.2.1 检测能力

5.2.2 错误率

5.2.3 与ARTIS的性能比较

6结论和讨论

6.1 讨论

6.1.1 本模型的能力和特性

6.1.2 本模型在其它领域中的使用

6.2结论

6.3思考和展望

参考文献

附录1作者研究生阶段科研经历

附录2作者研究生阶段论文发表情况

独创性声明

致 谢