基于免疫系统的计算机病毒检测模型研究

论文摘要

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亟需解决的问题,模拟使用生物免疫机制的人工免疫系统(AIS)是解决该问题的一个方向。首先,本文在深入学习生物免疫系统工作机理和人工免疫系统研究现状的基础上,建立了一个基于免疫系统的计算机病毒检测模型(CVDM)。设计了免疫细胞(检测器)产生、成长、进化、死亡的生命过程。建立了疑似病毒库,把那些一次检测不能完全判断的外来细胞作为疑似病毒,存放在疑似病毒库中。当检测器变异后再检测,为系统的判断提供一个缓冲条件,该方法能减少系统的错误否定。CVDM具有免疫系统的基本特性,能够识别病毒变种和未知病毒。其次,在分析已有的检测器生成算法的基础上,完成了对目前使用最多的线性检测器生成算法的改进。改进算法从两个方向分别构造数组C和C’,并做叉乘得到D数组,使产生的检测器能够匹配更多的“非自体”,去除冗余检测器减少了检测器数目,包括算法的设计、性能分析和试验。理论分析与试验结果表明,改进算法降低了检测器集的规模,漏检概率Pf有较大下降。再次,在生成算法的基础上,分析了漏报警产生的原因,对检测漏洞进行了估算。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 背景和研究状况
• 1.2 本文的主要工作
• 1.3 本文结构
• 第二章 计算机病毒概述
• 2.1 计算机病毒的定义
• 2.2 计算机病毒的发展历史
• 2.3 计算机病毒的特征
• 2.4 基本工作原理
• 2.5 病毒检测
• 2.5.1 问题描述
• 2.5.2 检测技术
• 第三章 人工免疫系统
• 3.1 生物免疫系统
• 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 人工免疫系统
• 3.2.1 人工免疫的研究状况
• 3.2.2 人工免疫的应用领域
• 3.2.3 免疫算法
• 3.3 基于免疫的计算机病毒检测系统
• 3.3.1 生物免疫与计算机病毒检测的比较
• 3.3.2 相关研究
• 第四章 基于免疫系统的计算机病毒检测模型的实现
• 4.1 基本定义
• 4.2 检测器集的生成
• 4.3 检测器的变异
• 4.3.1 可控变异
• 4.3.2 随机变异
• 4.4 检测器的生命过程
• 4.5 免疫学习模块的实现
• 4.6 病毒检测模块的实现
• 4.7 疑似病毒库
• 4.8 实验分析
• 4.8.1 参数设定
• 4.8.2 抗原提取
• 4.8.3 二次应答的效率
• 4.8.4 新病毒的效率
• 4.8.5 检测器变异对抗体的影响
• 4.8.6 小结
• 第五章 检测器生成算法的改进与评价
• 5.1 已有的检测器生成算法剖析
• 5.1.1 穷举检测器生成算法
• 5.1.2 线性检测器生成算法
• 5.2 基于线性检测器生成算法的改进算法
• 5.2.1 改进算法的具体实现过程
• 5.2.2 检测漏洞的评估
• 5.2.3 复杂性分析及性能评价
• 5.2.4 实验分析
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 致谢
• 作者在攻读硕士期间的主要研究成果