基于并行計(jì)算的木馬免疫算法研究

王應(yīng)戰(zhàn)，魏衍君

（商丘職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計(jì)算機(jī)系，河南 商丘 476000）

免疫算法是借鑒生物免疫系統(tǒng)中抗體識(shí)別抗原的原理發(fā)展起來的，是人工智能的一個(gè)新的研究領(lǐng)域，也是目前國內(nèi)外研究的一大熱點(diǎn)，許多研究學(xué)者都針對(duì)這一領(lǐng)域開展了深入、富有成效的研究工作。免疫算法主要模擬生物免疫系統(tǒng)中抗原處理的核心原理，運(yùn)用免疫算法求解問題，本質(zhì)上是抗體識(shí)別抗原的過程，而抗體（檢測器）的產(chǎn)生是非常關(guān)鍵的一個(gè)步驟，關(guān)系到整個(gè)免疫檢測系統(tǒng)的運(yùn)行效率[1-2]。

常見免疫算法主要有陰性選擇算法和克隆選擇算法等。陰性選擇算法由Forrest等人在1994年提出[3-4]，該算法步驟簡單，但卻實(shí)用有效，陰性選擇算法以r連續(xù)位匹配規(guī)則為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)局部匹配，算法效率較高。但其也存在著致命缺陷，因?yàn)楫?dāng)檢測字符長度增加或者匹配位數(shù)r增加時(shí)，檢測效率大大降低，系統(tǒng)開銷大大增加[5]。

文中提出一種改進(jìn)的陰性選擇算法，把總長度為L的字符串分成n個(gè)特征區(qū)域時(shí)，每一段特征區(qū)域產(chǎn)生一系列相應(yīng)的檢測器子集合，然后采用并行計(jì)算的匹配方式，對(duì)于整體則采用r連續(xù)位匹配規(guī)則進(jìn)行匹配。設(shè)定匹配閾值，如果匹配度高于該閾值則兩個(gè)字符串匹配，否則不匹配。

1 陰性選擇算法

在免疫系統(tǒng)中，按照機(jī)體內(nèi)外可以把整個(gè)機(jī)體分為“自我”和“非我”。將所要維護(hù)的正常模式行為或者系統(tǒng)的靜態(tài)行為定義成“自我”，將異常行為模式定義為“非我”。陰性選擇算法是個(gè)否定選擇過程，目的在于區(qū)分“自我”和“非我”。設(shè)免疫系統(tǒng)整個(gè)空間為 U，“自我”為 S，“非我”為N，它們滿足關(guān)系式：U=S∪N，S∩N=?。陰性選擇算法以r連續(xù)位匹配規(guī)則為基礎(chǔ)，r代表一個(gè)閾值，是衡量單個(gè)檢測器能匹配字符串子集大小的指標(biāo)[6]。

圖1給出了采用陰性選擇算法產(chǎn)生檢測器的流程。

Forrest陰性選擇免疫算法簡述如下：1）分析問題，根據(jù)實(shí)際問題確定參數(shù) PM、NS、Pf、r， 其中 PM為匹配概率，NS為自體個(gè)數(shù)，Pf為期望的檢測失敗率，r為閾值；2）隨機(jī)產(chǎn)生NS個(gè)長度為L的二進(jìn)制字符串作為自體；3）計(jì)算所需檢測器個(gè)數(shù)NR與候選檢測器個(gè)數(shù)NH；4）產(chǎn)生檢測器，即隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)長度為L的字符串，并與自體進(jìn)行比較，如果隨機(jī)產(chǎn)生的字符串與自體中任何一個(gè)字符串匹配，則丟棄該字符串；如果隨機(jī)產(chǎn)生的字符串與自體中所有字符串都不匹配，則保留該字符串作為檢測器。重復(fù)該過程直到得到NR個(gè)檢測器。其重復(fù)次數(shù)即為候選檢測器個(gè)數(shù)NH；5）驗(yàn)證檢測效果，即改變自體中的某個(gè)字符串，并用所有檢測器與自體進(jìn)行逐個(gè)比較，若出現(xiàn)匹配則表明檢測成功，否則檢測失敗。

圖1 檢測器生成過程Fig．1 Detector generation process

表1 陰性選擇算法中主要參數(shù)Tab.1 Negativeselection algorithm m ain param eters in the form ula

由表1可知，匹配概率PM、檢測失敗率Pf對(duì)系統(tǒng)整體性能有很大影響。設(shè)定檢測失敗率Pf和自體規(guī)模NS在一定范圍內(nèi)的時(shí)候，決定候選檢測器規(guī)模NH和檢測器規(guī)模NR的只有匹配概率PM。當(dāng)PM增大，NH和NR呈指數(shù)形式增加，這將導(dǎo)致檢測時(shí)間大幅增加。而NH決定著系統(tǒng)的整體運(yùn)行時(shí)間，NR決定著系統(tǒng)所占用的空間，因此PM的選擇范圍對(duì)整個(gè)系統(tǒng)性能起著決定性作用。傳統(tǒng)陰性選擇算法采用隨機(jī)生成字符串的形式，匹配概率PM的值就由兩個(gè)字符串間的匹配規(guī)則、匹配位數(shù)來決定[7]。

如果采用完全匹配規(guī)則（r=L），則當(dāng)且僅當(dāng)兩個(gè)隨機(jī)字符串相應(yīng)位置的每一位字符均相同時(shí)，則兩個(gè)字符串匹配，其匹配概率為PM=1/2L；如果采用部分匹配規(guī)則，即r＜L時(shí)，則匹配概率 PM≈m-r[（l-r）（m-1）/m+1]。 當(dāng)在試驗(yàn)中字符串采用二進(jìn)制碼，即 m=2 時(shí)，匹配概率公式則變?yōu)?PM≈2-r[（l-r）/2+1]。

候選檢測器NH的數(shù)量將隨著“自我”集合中二進(jìn)制編碼長度的增加成指數(shù)級(jí)增長，經(jīng)陰性選擇的檢測器沒有經(jīng)過冗余檢查就直接將其作為成熟檢測器中的一個(gè)元素進(jìn)入下一個(gè)環(huán)節(jié)，這可能導(dǎo)致成熟檢測器集合R中的數(shù)據(jù)冗余。盡管在Forrest之后也提出了一些改進(jìn)方法，如線性算法、貪婪算法、二進(jìn)制模塊算法，但都沒有很好地解決上述問題。

2 陰性選擇算法的改進(jìn)

Forrest陰性選擇算法中步驟4隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)長度為L的字符串，并與自體進(jìn)行比較，一般是采用局部匹配的方式進(jìn)行比較，也就是采用r連續(xù)位匹配的方式；如果匹配位數(shù)r太小，在“自我”和“非我”相似度較大時(shí)，檢測器會(huì)把“非我”當(dāng)成“自我”而刪除；但是隨著r的增加和字符串L的增加，匹配次數(shù)呈指數(shù)形式增加，匹配效率明顯不足，并且會(huì)產(chǎn)生大量的候選檢測器，使得該算法時(shí)間復(fù)雜度太大，因此，在實(shí)際應(yīng)用中就存在一個(gè)如何選擇字串長度和匹配區(qū)域的問題[8]。

文中提出一種基于并行計(jì)算的多特征區(qū)域匹配方式，產(chǎn)生檢測器和自體進(jìn)行匹配，然后對(duì)于冗余的候選檢測器進(jìn)行篩選，最后產(chǎn)生成熟檢測器。

該算法步驟如下：

1）把總長度為L的字符串分成n個(gè)特征區(qū)域，每個(gè)特征區(qū)域長度記為 Li（i=1，2，3…，n）；

2）每一段特征區(qū)域產(chǎn)生一系列相應(yīng)的檢測器子集合Ni（i=1，2，3…，n），用這個(gè)檢測器子集合對(duì)相應(yīng)的特征區(qū)域進(jìn)行特征匹配，各個(gè)特征區(qū)域的檢測器集合是相互獨(dú)立的，整個(gè)字符串的檢測器集合 N={N1，N2，N3…，Nn}；

3）對(duì)于每一個(gè)特征區(qū)域，采用并行計(jì)算的匹配方式，采用多指令流多數(shù)據(jù)流（MIMD）的體系結(jié)構(gòu)。把自體串和特征區(qū)域放入兩個(gè)數(shù)組中進(jìn)行比較，通過n個(gè)處理器并行計(jì)算；

4）根據(jù)檢測器子集合對(duì)每一個(gè)特征區(qū)域進(jìn)行檢測，得到它的匹配長度ri，設(shè)定每個(gè)特征區(qū)域的重要性權(quán)值Ii，有0≤ri≤li，0≤Ii≤1；

5）設(shè)定Mi表示特征區(qū)域的匹配情況，Mi=1表示該特征區(qū)域匹配，Mi=0表示不匹配，對(duì)于由各個(gè)特征區(qū)域組成的整體字符串，采用r連續(xù)位匹配規(guī)則進(jìn)行匹配，得到它的匹配度R；

6）設(shè)定匹配閾值μ，如果公式（1）成立，則兩個(gè)字符串匹配，否則不匹配。

對(duì)于r連續(xù)位匹配算法，影響算法的主要因素是樣本個(gè)數(shù)、字符串長度和連續(xù)位數(shù)。運(yùn)用以往的r連續(xù)位算法，要至少遍歷兩個(gè)字符串的對(duì)應(yīng)位置，但是如果采用并行算法，最佳效果是僅匹配一次即可成功，這將大大減少計(jì)算量，并增加運(yùn)行效率。對(duì)于木馬檢測這種對(duì)實(shí)時(shí)反應(yīng)時(shí)間要求較高的匹配模式來說，運(yùn)用并行算法能較好地提高檢測成功率和減少誤報(bào)率；本算法采用了特征區(qū)域生成的辦法產(chǎn)生檢測器集合，以避免由于匹配區(qū)域r增大所帶來的效率過低的問題，改進(jìn)算法能較快速高效地產(chǎn)生滿足精度要求的檢測器集合。

但是對(duì)于各個(gè)特征區(qū)域，該算法都要產(chǎn)生一系列對(duì)應(yīng)的檢測器子集合，各個(gè)特征區(qū)域的檢測器集合是獨(dú)立的，因此區(qū)域與區(qū)域之間的檢測器有可能會(huì)重復(fù)，從而產(chǎn)生檢測器冗余。針對(duì)這個(gè)問題，文中加入了冗余檢測器篩選步驟，對(duì)經(jīng)過改進(jìn)的陰性選擇算法后產(chǎn)生的候選檢測器進(jìn)行篩選，把它們和已經(jīng)存在的成熟檢測器進(jìn)行比對(duì)，判斷該候選檢測器是否重復(fù)，如果是重復(fù)的則刪除該檢測器，否則把它加入到成熟檢測器集合中。

實(shí)驗(yàn)1：設(shè)定其他的參數(shù)不變，在不同的自體規(guī)模（即Ns）下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果如表2所示。

表2 兩種不同算法的比較Tab.2 Two different algorithm s for comparison

由表2可以看出，當(dāng)自體規(guī)模從8增加到136的時(shí)候，傳統(tǒng)算法產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)量大大增加，從207個(gè)增加到了4 015個(gè)，增加了18倍。而檢測失敗率也從0．015%增加到了0．148%，增加了將近9倍；而用本文改進(jìn)的算法所產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)量只從234個(gè)增加到3 847個(gè)，增加了15倍，而失敗率反而從0．058%降低到了0．047%，檢測失敗率下降了17%；雖然在自體規(guī)模只有8個(gè)的時(shí)候，改進(jìn)算法產(chǎn)生了234個(gè)候選檢測器，多于傳統(tǒng)算法，這是因?yàn)楦倪M(jìn)算法較復(fù)雜，可能會(huì)增加冗余的檢測器，但是隨著自體規(guī)模的增加，候選檢測器的數(shù)量能保持較少的增長率，說明改進(jìn)算法的收斂性較小，收斂效果較好，而且也提高了檢測成功率。

實(shí)驗(yàn)2：設(shè)定隨機(jī)字符串長度L和自體規(guī)模Ns不變，改變匹配位數(shù)r的長度，對(duì)比兩種算法產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)目NH和檢測時(shí)間t，結(jié)果如表3所示。

表3 兩種算法的檢測時(shí)間對(duì)比Tab.3 Two algorithm testing tim e contrast

由表3可以看出，在字符串L位數(shù)和自體規(guī)模NS不變的情況下，當(dāng)匹配位數(shù)r增加，傳統(tǒng)算法所產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)目大大增加，增加了將近18倍，檢測時(shí)間增加了18倍，效率明顯降低；采用文中的多屬性特征區(qū)域匹配方式，候選檢測器集合數(shù)目增加了只有11倍，并且改進(jìn)算法引入了并行計(jì)算的方式，檢測時(shí)間增加了14倍，而且低于傳統(tǒng)算法的檢測時(shí)間。從這里可以看出，新算法在匹配位數(shù)r增加的情況下，系統(tǒng)效率影響較小，能有效改善系統(tǒng)性能。

3 結(jié)束語

陰性選擇算法隨著匹配位數(shù)r的增加和字符串L的增加，匹配次數(shù)呈指數(shù)形式增加，匹配效率明顯不足，并且會(huì)產(chǎn)生大量的候選檢測器，使得該算法時(shí)間復(fù)雜度太大，論文提出一種改進(jìn)的陰性選擇算法，把字符串分為多個(gè)特征區(qū)域，每個(gè)特征區(qū)域之間采用r連續(xù)位匹配方式再次匹配，同時(shí)采用并行計(jì)算，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的陰性選擇算法在匹配位數(shù)和隨機(jī)字符串位數(shù)增加時(shí)，候選檢測器增加速度較平緩，系統(tǒng)負(fù)擔(dān)增加較緩慢，因此具有較好的檢測效率。

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