基于人工免疫系统的单类分类算法研究

法 和模 型 的统 称 。否 定选 择被 认 为是人 体 免疫 系统 的主 要 机 理 ， 它模 仿胸腺 中 Ｔ细胞 的选择过 程 。近似 随机 的基因
１ Ｖ ｄ ｔ ｔｒ 法 原 理 －ｅｅ ｏ 算 ｃ
Ｖｄｔｃ ｒ 过 自我 样 本 进 行 训 练 ， 成 覆 盖 非 我 区 域 的 －ｅ ｔ 通 ｅｏ 生
人，教授 ，博士生导师 ，研究方 向为 网络攻防与对抗。Ｅ ｍａｌ — ｉ ：ｍｉ ｅｅ＠ｈ ｔ ｉｔｍ ｌ ｔｒ ｏｍａｌ ｏ ｐ ．
陈岳兵 ，冯超 ，张权 ，等：基于人工免疫 系统的单类分类算法研 究
检 测 器 。图 １ 二 维 平 面 上 描 述 了 Ｖｄｔｃ ｒ 核 心 思想 。 在 －ｅ ｔ 的 ｅｏ 深 灰 色 区域 代 表 自我 区 域 ， 常 由训 练 数 据 （ 通 自我 样 本 ） 自我 和 “ 径 ” 决 定 。 灰 色 圆形 是 用 于 覆 盖 非 我 区域 的 检 测 器 。图 半 ￡ 浅 １ａ是 固 定 尺 寸 的 检 测 器 。 此 情 况 下 ， 法 需 要 大 量 检 测 器 （） 在 算 来覆盖 非我区域 。黑色区域描 述的是存 在的“ 洞 ” 图 １ ） 空 。 （ ｂ 是 可 变 尺 寸 检 测 器 ，少 量 大 尺 寸 检 测 器 覆 盖 了 非 我 区 域 的 大
部 分 ， 尺 寸 检 测 器 可 以覆 盖 “ 洞 ” 小 空 。
我类 、 常类 或野类 （ｕｌ ｒ。针对 单类分类 问题所 设计 的单 异 ｏｔｅ） ｉ 类 分类器 ， 已被用于文 本检测 、 全审计。 故 障诊断 、 安 、 入侵 检测 、 异常检 测 等领域 。 究和改进单类 分类算 法具有 很 研
大 的应用价 值 。 人 工 免 疫 系 统 是 受 人 体 免 疫 系 统 启 发 而 建 立 的 各 种 算
直 接 用 于 解 决 此 类 问题 。 能 从 已 有 的 目标 类 样 本 中 进 行 学 只 习 ， 形 成 一 个 对 该 类 别 的 数据 描 述 ， 后 根 据 给 定 或 设 计 的 并 然
重 组 使 得 新 生 成 的 Ｔ 胞 具 有 极 大 的 多 样 性 ， 胸 腺 中 ， 些 细 在 那
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ｃｅｃ ｄＴｃ ｎ ｌｇ， Ｎａｏ ａＵｎ ｅ ｉ ｆ ｆｎｅ ｅｈ ｏｏｙ Ｃ ａ ｇｈ １ ０ ３ Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ Ｅｅ ｒ ｉ Ｓ ｉ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ ｃｏ ｎ ａ ｔ ｎｌ ｉ ｒ ｔ ｏ Ｄｅ ｓ ｃｎ ｌｇ， ｈ ｓａ ０ ７ ， ｈｎ ） ｉ ｖ ｓｙ ｅ Ｔ ｎ ４
献 ［３提 出 一 种 基 于 可 变 尺 寸 检 测 器 的 否 定选 择 算 法 （－ｅｅ— １１ Ｖｄｔｃ
相 似 性 度 量 ， 设 定 阈值 来 判 别 新 样 本 的 归 属 。 因 只 使 用 一 并 类 实例 ， 称 为 单 类 分 类 （ｎ．ｌ ｓ ｌ ｓ ｃｔ ｎ“ 目标 数 据 故 ｏ ｅｃａ ａ ｉ ａｉ ） 。 ｓ ｃ ｓｆ ｏ ｉ 又 称 为 自我 类 、 常 类 或 目标 类 ， 非 目标 数 据 对 应 地 称 为 非 正 而
０ 引 言
传 统 模 式 识 别 方 法 一 般 需 要 多 个 类 别 的 样 本 ， 而 设 计 从 两 类 和 多 类 分 类 器 。但 是 在 某 些 情 况 下 ，训练 样 本 中 只 有 一 类 目标 数 据 ， 它 非 目标 数 据 采 集 代 价 过 高 ， 成 样 本 缺 失 。 其 造 两 类 分 类 方 法 的 分 类 边 界 需 由 两 类 实 例 来 “ 持 ” 因 此 无 法 支 ，
ｔｒ。Ｖｄｔｃ ｒ的 独 有 特 性 在 于 它 最 大 化 单 个 检 测 器 尺 寸 来 ｏ） －ｅ ｔ ｅｏ
达 到 更 好 的 覆 盖 效 果 。 文 献 ［４对 ＶＤ ｔ ｔｒ 行 改 进 ， 入 １】 － ｅｅ ｏ 进 ｃ 引
统计方法评估 检测器覆盖 率， 用 假设检验来确 定终止条件 ， 利 使 得 算 法 性 能 更 稳 定 。 当前 ＶＤｅ ｃ ｒ 测 器 覆 盖 问题 域 边 － ｔｔ 检 ｅｏ 缘 的 能 力 受 限 ， 必 要 进 行 改 进 。本 文 对 Ｖ ｄｔ ｔｒ 测 器 生 有 －ｅｅ ｏ 检 ｃ 成算法进行改进 ， 高检测器 的覆盖性能 。 基准数据集 Ｋ Ｄ 提 在 Ｄ ９ ９上 的 实 验 表 明 ， 进 后 算 法 性 能 显 著 提 高 。 改
Fra Baidu bibliotek
识 别 自我 细 胞 的 Ｔ细 胞 被 清 除 ，剩 余 的 Ｔ细 胞 用 于 对 外 部 病 原 体 进 行 识 别 和 应 答 。基 于 否 定 选 择 原 理 的算 法 称 为 否 定 选 择 算法 。 定 选择算法 利用一类 数据（ 否 自我 或 正 常） 行 训 练 ， 进 训 练 后 可 以 对 两 类 数 据 进 行 区 分 。否 定 选 择 算 法 是 一 种 单 类 分 类 算 法 。 目前 已被 用 于 入 侵 检 测 和 异 常 检 测 ［。 否 定 选 择 １ １ １ 算 法 具 有 多 种 版 本 ， 献 ［２对 否 定 选 择 算 法 进 行 了综 述 。 文 １］ 文
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｏ ｉｃ ｅ ｓ ｅｄ ｔ ｃｏ ｖ ｒ ｇ ｎ ｒ ｖ ｅｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ，ｍｏ ｉ ｃ ｔ ｎｔ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅ ｅ ａ ｉ ｎａ ｇ ｒ ｈ ｓ ｒ ｃ ：Ｔ ｒ ａ ｅｔ ｅ ｅ ｔ ｒ ｏ ｅ ａ ｅａ ｄ ｉ ｎ ｈ ｃ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ｔ ｅａｇ ｒｔ ｈ ｈ ｄ ｆ ａ ｉ ｄ ｔ ｃｏ ｎ ｒ ｔ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ｏ ｏ ｇ ｏ ｉ ｏ Ｖ－ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｅ Ａ ｅｅ ｔ ｒ ｅ ｅ ａ ｉｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｔ ｏ ｔ ｉ ｔｔｏ ｆ ｏ ｉ ｏ ｆ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔｒ ｓ ｒ ｓ ｎ ｅ ． Ｉ ｅ ｅｅ ｔ ｒ ｅ ｅ ｆ ｄ ｔ ｃｏ ｄ ． ｄ ｔ ｃ ｏ ｎ ｒ ｔ ｌ ｏ ｈ ｗｉ ｕ ｍｉ ｉ ｎｏ ｐ ｓ ｉ ｎｏ ｄ ｔ ｃｏ ｎ ｅ ｅ ｅ ｔｄ ｎｔ ｔ ｃｏ ｎ — ｉｍ ｇ ｏ ｉ ｈ ｌ ａ ｔ ｃ ｉｐ ｈ ｄ ｇ ｒ ｔｏ ｌ ｏ ｔ ｍ ， ｍｏ ｔ ｆ ｈ ｅ ｅ ｔ ｒｃ ｎ ｅ ｓａ ｅｗｉ ｉ ｈ ｒ ｂ ｅ ｄ ｍ ａｎ ｗｈ ｃ ｏ ｅ ｏ ｓ ｌ ｒ ｇ ｏ ｆ ｈ ｒ ｂ ｅ ｄ ｍａ ｎ Ａ ａｉ ｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｓ ｏ ｔ ｅ ｄ ｔ ｃｏ ｅ ｔｒ ｒ ｔ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｏ ｉ ， ｈ ｉｈ ｃ ｖ ｒｎ ｎ ｅ ｆ ｅ ｉ ｎ ｏ ｔ ｅｐ ｏ ｌ ｍ ｏ ｉ ． ｆｗ ｅ ｅ ｔｒｃ ｎ ｅ ｓａ ｅｏ ｔｉ ｅｔ ｅｐ ｏ ｌｍ ｏ ａｎ ｗｈ ｃ ｏ ｅ ｓ ｈ ｄ ｅ ｆ ｈ ｒ ｂ ｅ ｄ ｍ ａｎ Ｔ ｅｄ ｔ ｃｏ ｅ ｔ ｒ ｒ ｏ ａ ｌ ｅ ｄ ｔ ｃｏ ｅ ｔ ｒ ｒ ｕ ｓ ｈ ｒ ｂ ｅ ｄ ｍ ｉ ， ｄ ｉｈ ｃ ｖ ｒ ｅｅ ｇ ｓｏ ｔ ｅｐ ｏ ｌｍ ｏ ｉ ． ｈ ｅ ｅ ｔ ｒ ｎ ｅ ｓａ ｅｎ ｒ ｌ ｔ ｃ ｍ ｙ ｄ ｓ ｉ ｕ ｅ ． Ｔ ｅｃ ｐ ｂ ｌ ｙｏ ｔ ｅ ｅｅ ｔ ｒ ｏ ｅ ｅｅ ｇ ｓ ｓ ｎ ａ ｃ ｄ Ｔ ｕ ｅｃ ｖ ｒ ｇ ｆｈ ｅ ｅ ｔ ｒ ｃ ｅ ｓ ｄ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｉｔ ｂ ｔ ｄ ｒ ｈ ａ ａ ｉ ｔ ｆ ｈ ｔｃ ｏ ｓ ｏ ｃ ｖ ｒ ｈ ｄ ｅ ｈ ｉ ｄ ｔ ｔ ｉ ｅ ｎ ｅ ． ｈ ｓ ｈ ｏ ｅ ａ ｅｏ ｔ ｅｄ ｔ ｃｏ ｓ ｓ ｎ ｒ ａ ｅ ． ｘ ｅ ｔ ｉｉ ｉ ｎ ａ ｒ ｓ ｌ ｎ ｂ ｎ ｈ ａ ｋ ｄ ｔ ｓ ｔ ｎ ｉａ ｅｔ ａ ｅｐ ｒ ｏ ｍａ ｃ ｆ ｈ ｌ ｏ ｉ ｃ ｅ ｓ ｓｓｇ ｉ ｃ ｔ ｆ ｒ ｅ ｕ ｔ ｏ ｅ ｃ ｒ ａａ ｅ ｄ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ｅａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ａ ｅ ｉｎ ｆ ａ ｌ ａ ｔ ｄ ｆ ａ ｉ ｎ ｓ ｍ ｉ ｈ ｔ ｔ ｔ ｍ ｎ ｉ ｎ ｙ ｅ ｍｏ ｉ ｃ ｔ ． ｉ ｏ Ｋ ｅ ｒ ｓ ａ ｔ ｃａ ｙｗｏ ｄ ： ｒｉ ｉｌ ｍｍｕ ｅｓ ｓｅ ； ｎ ｇ ｔ ｅ ｓ ｌ ｃｉ ｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｆ ｉ ｎ ｙ ｔｍ ｅ ａｉ ｅ ｅ ｔ ｌ ｏ ｉ ｍ； ｏ ｅ ｃａ ｓ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｆ ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ； ａ ｏ ｌ ｅｅ ｔ ｎ ｖ ｏ ｔ ｎ — ｌｓ ａ ｓ ａ ｉ ； ａ ｌ ｄ ａ ｃ ｉ ｆ ｏ ｎ ｓｓ ｎ ｍａｙ ｄ ｔ ｃ ｉ ｏ
收稿 １期 ：２ １ ９ ｌ ５ ｔ ０ ００ ． ；修订 日期 ：２ １—１ ５ ０ ０ ０１－ 。 ２ 作者简介 ：陈岳兵 （９０ ，男，江苏江都人 ， 士研 究生 ，研究方向为人工免疫 系统 、信息安全； 冯超 （９３ ，男，江 苏盱胎人 ，博士研 １８ 一） 博 ￣ 一） ８ 究生，研 究方向为安全协议分析 ； 张权 （９ ４ ，男，上海人 ，副教授 ，研究方 向为量子通信 、信 息安全 ； 唐朝京 （９ ２ ，男，江苏武进 １ ７ 一） １６ 一）
中心点位 于 问题域之 外 ， 盖 问题域 边缘 。改进 后 的检 测 器生 成算 法 中， 测 器 中心 点分量 服从 正 态分布 ， 测 器覆盖 问题 覆 检 检
域 边缘 的能 力增强 ， 测 器覆盖 率 更 高。在基 准数据 集上 的 实验 结 果表 明 ， 检 改进 后 算法 的性 能有 显著 提 高。
（ 国防科 学技 术 大学 电子科 学与 工程 学 院 ， 湖 南 长 沙 ４ ０ ７ ） １０ ３
摘 要 ： 了增加检 测 器 的覆 盖率 ， 高算 法性 能 ， Ｖ ｄｔ ｔｒ 测 器生成 算法进 行 改进 ， 出了一种 不限 定检测 器 中心点 为 提 对 －ｅ ｃ 检 ｅｏ 提 位 置的检 测 器生成 算法 。在 检 测器 生成 时 ， 大部分检 测 器 中心点仍 然在 问题 域 内， 盖 问题域 内的 非我 区域 ， 使 覆 少量检 测 器
关键 词 ： 工免 疫 系统： 否定 选择 算法 ；单 类分 类； 故障诊 断 ；异 常检 测 人
中 图法分 类号 ： Ｐ ９ Ｔ３１
文 献标识 码 ： Ａ
文章 编号 ： ００７２ （０ １Ｏ ．１４０ １０．０ ４ ２ １） ９３ ４ ． ４
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｎ — ｌｓ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄｏ ｒｉ ｃａ ｓ ａ ｃ ｎ ｏ ｅ ｃａ ｓｃａ ｓｔ ａｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎ ａ ｔ ｉｌ ｍｍｕ ｅｓ ｓｅ ｉ ｏ ｔ ｉ ｆ ｉ ｎ ｙ ｔ ｍ Ｃ Ｅ ｕ —ｉｇ Ｆ ＮＧＣ ａ ， Ｚ Ａ ｕ ｎ Ｔ ＮＧ Ｃ ａ－ｎ Ｈ Ｎ Ｙ ｅ ｎ ， Ｅ ｈｏ ｂ Ｈ ＮＧ Ｑ ａ ， Ａ ｈｏ ｉ ｊｇ
３４ ２ １， ｏ ３， ｏ 计 算 机 工 程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅ ｎ ｄ ｅｉ １４ ０ １ Ｖ １ ２ Ｎ ． ． ９ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅ ｉ ａ Ｄ ｓ ｎ ｅ ｎ ｒｇｎ ｇ
基于人工免疫系统的单类分类算法研究
陈 岳 兵 ， 冯 超 ， 张
权 ， 唐 朝 京