计算机病毒分类

第２８卷第２期２００９年２月

文章编号：１００６—１５７６（２００９）０２—００８９—０４

兵工●动化

ＯｒｄｎａｎｃｅＩｎｄｕｓｔｒｙＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ

Ｖ０１．２８，Ｎｏ．２

Ｆｅｂ．２００９

，

模块化免疫神经网络模型在计算机病毒分类检测中的应用

杨进

（重庆市九龙坡区成人教育发展中心网管中心，重庆４０００５１）

摘要：结合神经网络优化、聚类的特点、免疫网络识别自己、非己和抗体处理抗原的机理以及遗传算法中适者

生存和优胜劣汰的原理，探讨一种基于神经网络方法下的新的计算机病毒分类检测模型，该模型能动态实现系统处

理信号的分类，而且对每类信号也给出了综合有效的处理方法，其利用神经网络和免疫网络相互作用的规律，最终形成一个动态的、自适应的，分布式的模型。该模型可有效地解决病毒分类检测问题，有较大潜力和发展空间．

关键词：神经网络；免疫网络；模型；病毒分类检测中图分类号：ＴＰ３９３．０２；ＴＰ３９１．９

文献标识码：Ａ

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆ

ＭｏｄｕｌａｒＩｍｍｕｎｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ

ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｒｕｓ

ＹＡＮＧＪｉｎ

ｉｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄ

（ＮｅｔｗｏｒｋＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒ，ＡｄｕｌｔＥｄｕｃａｔｉｏｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒｏｆＪｉｕｌｏｎｇｐｏＤｉｓｔｒｉｃｔ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００５１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ

ａ

ｎｏｖｅｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆ

ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｒｕｓｂａｓｅｄ

ｏｎ

ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，

ｗｉｔｈｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ’ｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｔｈｅａｂｉｌｉｔｙ

ｏｆｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓ

ｏｆ

ｓｅｌｆ

ｏｒ

ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ。ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｓｕｒｖｉｖａｌｏｆｔｈｅｆｉｔｔｅｓｔｉｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，

ｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆ

ａｎｔｉｂｏｄｙ

ｔｒｅａｔｉｎｇ

ａｎｔｉｇｅｎ．Ｔｈｅ

ｍｏｄｅｌ

ｒｅａｌｉｚｅｄ

ｔｈｅ

ｎｏｎｓｅｌｆａｎｄ

ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆ

ｓｙｓｔｅｍ’ｓｓｉｇｎａｌ，ａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆ

ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｒｕｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｕｓｉｎｇｔｈｅｌａｗｏｆｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｉｍｍｕｎｅｎｅｔｗｏｒｋ，ａｄｙｎａｍｉｃ，ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｍｏｄｅｌｉｓｂｕｉｌｔ，ｗｈｉｃｈｈａｓｇｒｅａｔｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌａｎｄｍｏｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｐａｃｅ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｉｍｍｕｎｅｎｅｔｗｏｒｋ；Ｍｏｄｅｌ；Ｖｉｒｕｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ

Ｏ

引言

随着信息技术的发展和互联网应用的普及，计

Ｓ共同作用后，基本调节好的权向量），基于计算机病毒的入侵检测中，代表一类网络数据包，以二进制串表示。抗体（Ａｂ）表示神经网络中的输入样本。

算机系统受到计算机病毒的威胁。计算机病毒分类检测，指将可疑文件作为输入，执行某病毒检测算法后输出结果（无毒、带毒／带何种毒）的过程，实质上是对文件的分类。病毒分类检测应属于模式识别范畴。由于单一的技术无法有效地对抗计算机

ｓ代表白体库集合。权值及输入样本和输出单元都

彼用二进制，即只使用０和１表示，如图２。

病毒，技术的融合并用及智能化，将是未来计算机

病毒检测的趋势。故采用免疫算法和神经网络的新型网络模型，对计算机病毒分类检测进行研究。

ｌ

图１网络模型

模块化免疫神经网络模型的提出

人工神经网络和人工免疫系统都是受生物学

的启发发展而来的理论和技术，两者在生物学原理和人工原理上各有异同。研究表明，免疫原理可以

竺

首先抗体库中的向量都会和自体库的向量进行

识别。如果抗体库中的向量一旦和自体库中的向量匹配，则会进行剪枝操作。

应用到神经网络中，以提高神经网络的性能；反之，

神经网络理论也可以应用到人工免疫系统中，从而产生一个相互之间可以受益的研究领域。

图ｌ中，抗原∞ｇ）表示神经网络中输入神经元到输出神经元的权向量ｗｋ（由抗体Ａｂ和自体库集

沿用传统的抗体网络特征，规定白表示网络中抗体＿，的抗原浓度，即抗体，所能识别的抗原个数。

收稿１１期：２００８—０８—１９：修凹日期：２００８—０９—３０

作者简介：杨进（１９６９一），男，重庆人，重庆师范大学硕士，高级讲师，从事计算机网络研究．

８９

万方数据