徐 锐,马文丽,2,郑文岭,2

(1.上海大学 电子生物技术研究中心,上海 200072;2.广州南方医科大学基因工程研究所,广东广州 510515)

计算机病毒与生物病毒在其生活史方面的类似性,提示人们,二者之间在其原理方面亦应存在本质的共性,其在被清除或被控制方面亦应存在有共同之处[1].受此启发,人们开始将生物免疫系统检测原理引入到计算机防护中来.1994年,美国学者 Forrest和 Perelson等人提出了阴性选择算法,使用该算法生成异常模式检测器,从而提出了计算机免疫系统的概念[2].阴性选择算法作为计算机免疫系统中的核心算法之一,在识别“自我”与“非我”时不需要参考“非我”的信息,使其在安全检测中具有了特殊的优势,目前已经被应用于未知和时变环境下故障诊断、计算机安全监控等,具有十分广阔的发展前景[3-8].

然而阴性选择算法其步骤虽然简单高效,但在经典的阴性选择算法中,“黑洞”的存在是任何采用部分匹配方式的阴性选择算法不可回避的问题[9],这一盲点导致无论我们如何改进算法的效率与准确性,耗费多少时间生成检测器集合,总会存在部分“非我”空间无法完全覆盖,这在安全检测过程中作为漏洞,其缺陷对整个安全系统可以说是致命的.本文通过对阴性选择算法进行深入研究,结合了生物免疫系统中 M HC分子表征个体特异性的原理,提出了特征值匹配新原则,构建“自我”特征值集合,并通过加载 M HC独立检测滤窗,从根本上解决了“黑洞”通……