基于先天免疫的計算機病毒保守模式研究.pdf

1、大連理工大學(xué)博士學(xué)位論文基于先天免疫的計算機病毒保守模式研究姓名：宋明秋申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：鄧貴仕20070801基丁先天免疫的計算機病毒保守模式研究序列模式知識表達(dá)方法需要的數(shù)據(jù)存儲空間，減少模式匹配需要的時間；提出了基于統(tǒng)計分析和對比分析的綜合分析方法來提取計算機病毒的保守特征函數(shù)：(2)對于病毒模式識別問題中的關(guān)鍵技術(shù)——模式匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)論文通過對已有的幾種模式匹配算法的深入分析，提出了一種改進(jìn)的

2、快速多模式字符串匹配算法—NMSA算法，該算法采用Ac算法的有限狀態(tài)機原理構(gòu)成模式樹，又利用比BM算法有更大跳躍的啟發(fā)函數(shù)保證比較大的移動，移動步長均優(yōu)于AC算法和BM算法，以及Ac—BM算法。該算法無論在單模式匹配還是多模式匹配中都有較好的表現(xiàn)。理論分析和實驗數(shù)據(jù)表明改進(jìn)的算法明顯減少模式匹配需要的時間。(3)將病毒的保守特征模式應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)入侵檢測以實現(xiàn)病毒的在線檢測由病毒保守特征函數(shù)構(gòu)成IDS的檢測規(guī)則以實現(xiàn)病毒的在線檢測：提出基于

3、病毒保守模式強規(guī)則的模糊專家系統(tǒng)分類推理方法，解決人工免疫系統(tǒng)中多個特征共同刺激的問題；采用決策樹算法學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議規(guī)則，實現(xiàn)協(xié)議分析預(yù)處理過程，提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)負(fù)載的處理效率；實驗測試結(jié)果表明我們的基于決策樹的協(xié)議分析改進(jìn)的字符串模式匹配算法基于保守模式強規(guī)則的計算機病毒檢測和推理方法對于提高網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的檢測效率、降低高速網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的丟包率有非常明顯的效果，可以實現(xiàn)病毒的在線檢測。(4)提出了一種基于計算機病毒保守模式的人工免疫系統(tǒng)模型在已有

4、的人工免疫系統(tǒng)模型分析的基礎(chǔ)之上，提出了一種基于計算機病毒保守模式的人工免疫系統(tǒng)模型，對于新的人工免疫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、檢測器的工作原理、檢測器的分布、以及檢測器的進(jìn)化機制進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。該模型具有自主性、適應(yīng)性、可擴(kuò)展性的特點，能夠滿足大規(guī)模的系統(tǒng)對于病毒檢測的要求。本論文的目的在于建立一個仿生物體先天性免疫系統(tǒng)中天然免疫識別分子對于病原體保守性相關(guān)分子模式識別原理的人工先天性免疫系統(tǒng)模型，使得病毒的檢測更加簡單、高效，用戶端不再需要頻繁