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题名终身学习的否定选择算法
被引量：3
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作者
张福勇
齐德昱
胡镜林
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机构
华南理工大学计算机系统研究所
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2012年第3期293-297,共5页
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基金
国家技术创新基金资助项目(08C26214411198)
粤港关键领域重点突破基金资助项目(2008A011400010)
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文摘
针对否定选择算法(NSA)仅模拟了人类适应性免疫系统的中枢耐受过程,而未模拟其外周耐受过程,不具备终身学习能力的问题,提出了具有终身学习能力的否定选择算法(LNSA).LN-SA的学习过程模拟淋巴细胞经历中枢耐受和外周耐受的成熟过程,通过外周耐受实现终身学习,从而提高了抗体区分自体与非自体的能力.与NSA和树突细胞算法(DCA)的比较结果表明,LNSA可有效降低检测误报率,并具有与NSA同样高的检测率.
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关键词
人工免疫系统
恶意代码检测
否定选择算法
树突细胞算法
终身学习
适应性免疫
n元
I/O请求包
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Keywords
artificial immune system
malware detection
negative selection algorithm
dentritic cell algorithm
life-long learning
adaptive immunity
n-gram
I/O request packet
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分类号
TP309.5
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名人工免疫算法在恶意代码检测中的应用研究
被引量：1
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作者
张福勇
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机构
东莞理工学院计算机学院
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出处
《东莞理工学院学报》
2016年第3期39-44,共6页
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基金
广东省教育科学规划课题(14JXN029)
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文摘
随着恶意代码复杂度的提高,要求恶意代码检测方法不仅能实现高效的检测,而且要具有很好的鲁棒性来应对可能出现的迷惑检测策略。研究了"两代"人工免疫算法——否定选择算法(NSA)和树突细胞算法(DCA),在运行时恶意代码检测中的应用。通过捕获程序运行时产生的IRP请求序列来实现恶意代码的检测。实验结果表明,NSA是一种有效的运行时恶意代码检测方法,而DCA的检测结果存在很大的不确定性。
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关键词
人工免疫系统
恶意代码检测
否定选择算法
树突细胞算法
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Keywords
artificial immune system
malware detection
negative selection algorithm
dentritic cell algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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