基于免疫原理的網絡故障多層檢測模型的研究.pdf

1、計算機網絡的發(fā)展給人們的生活帶來了便利，但是，也提出了許多挑戰(zhàn)，網絡規(guī)模的復雜性日益擴大及設備要求越來越高，因而，導致其發(fā)生故障的可能性也越來越大，嚴重的會造成網絡癱瘓，因此，檢測出網絡中存在的不安全因素或者故障，保證其網絡設備正常、安全的運行，已成為廣大網絡管理人員共同面臨的難題。
　　 本文針對當前網絡故障檢測中普遍存在錯誤檢測率高，自適應性差的問題，提出了一種基于生物免疫機制的層次檢測模型。根據生物免疫系統(tǒng)中的層次結構和固

2、有免疫中的樹突細胞能夠影響適應性免疫細胞中T細胞的激活程度，建立了包含三層結構的免疫模型:固有檢測層、模糊判斷層和自適應性檢測層。通過固有檢測層和模糊判斷層的雙重檢測降低了網絡錯誤檢測率，而自適應性檢測層在現有的克隆選擇算法上做了進一步的改進，具有對未知故障進行自我學習的能力。在本文中詳細的介紹了三層模型的結構及其功能，對免疫算法如何生成檢測器、如何克隆變異、如何進行故障檢測做了詳細的描述，分析了本模型的優(yōu)勢。最后通過實驗驗證了該模型的

3、可行性和有效性。本文一開始就分析了生物免疫系統(tǒng)中的固有免疫和適應性免疫系統(tǒng)及其它們之間的作用，固有免疫系統(tǒng)是免疫系統(tǒng)重要的防御機制，源于生物免疫系統(tǒng)的人工免疫系統(tǒng)更不應忽視固有免疫細胞的重要作用。該模型借鑒了生物免疫系統(tǒng)的多層防御機制，包括了對自體/非自體的模式識別，采用了固有免疫細胞對適應性免疫應答的作用，克隆選擇算法與生物免疫系統(tǒng)分布式的特性，具備強大的信息處理能力。在模糊判斷層，利用樹突細胞是一種抗原提呈細胞，被認為是天生的檢測器

4、，可以準確收集周圍多種信號并對此做出反應。在這一層建立了設備之間的協(xié)同圖，當某一設備發(fā)生異常時根據協(xié)同圖信息計算出協(xié)同信號，最終確定是否是故障，這部分內容在第四章節(jié)進行詳細介紹。在適應性診斷層，通過改進的克隆選擇算法生成未知故障檢測器完成對未知抗原的應答。同時，不斷的補充和完善檢測器和設置成熟檢測器的生命周期，保證了檢測器的有效性，使系統(tǒng)具有最優(yōu)的識別能力。最后以校園網為例，設計了以太網口的實驗方案，選取了部分常見的接口故障，對所提出算