模塊化免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在計算機病毒分類檢測中的應(yīng)用

0 引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，計算機系統(tǒng)受到計算機病毒的威脅。計算機病毒分類檢測，指將可疑文件作為輸入，執(zhí)行某病毒檢測算法后輸出結(jié)果(無毒、帶毒／帶何種毒)的過程，實質(zhì)上是對文件的分類。病毒分類檢測應(yīng)屬于模式識別范疇。由于單一的技術(shù)無法有效地對抗計算機病毒，技術(shù)的融合并用及智能化，將是未來計算機病毒檢測的趨勢。故采用免疫算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型網(wǎng)絡(luò)模型，對計算機病毒分類檢測進行研究。

1 模塊化免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工免疫系統(tǒng)都是受生物學的啟發(fā)發(fā)展而來的理論和技術(shù)，兩者在生物學原理和人工原理上各有異同。研究表明，免疫原理可以應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能；反之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論也可以應(yīng)用到人工免疫系統(tǒng)中，從而產(chǎn)生一個相互之間可以受益的研究領(lǐng)域。

圖1中，抗原(Ag)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的權(quán)向量Wk(由抗體Ab和自體庫集S共同作用后，基本調(diào)節(jié)好的權(quán)向量)，基于計算機病毒的入侵檢測中，代表一類網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，以二進制串表示?？贵w(Ab)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入樣本。S代表自體庫集合。權(quán)值及輸入樣本和輸出單元都使用二進制，即只使用0和1表示，如圖2。

首先抗體庫中的向量都會和白體庫的向量進行識別。如果抗體庫中的向量一旦和自體庫中的向量匹配，則會進行剪枝操作。

沿用傳統(tǒng)的抗體網(wǎng)絡(luò)特征，規(guī)定ξj表示網(wǎng)絡(luò)中抗體j的抗原濃度，即抗體j所能識別的抗原個數(shù)。1個抗體細胞k與某種抗原細胞的親和力，由權(quán)向量與該抗體的漢明距離(Hamming)決定，可由式(1)得到與Ag可能性的最大狀態(tài)序列δ：

親和力δ越大，說明這種抗體能夠?qū)Υ丝乖M行較好的應(yīng)答，保留。相反，通過剪枝的方式，從網(wǎng)絡(luò)中刪掉。把不與自身反應(yīng)的抗體保留，進行對抗原的識別，進行后續(xù)的工作。

否定選擇后的抗體與抗原進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用，規(guī)則如上，如果抗體不匹配，按照已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值算法的改進步驟進行權(quán)值的調(diào)整，以達到在給定抗體空間中擁有最大的解空間度，即2個抗體之間有最大的不相同度。

更新抗體種群，經(jīng)過若干次的疊代運算，把抗體種群訓練收斂于一個較穩(wěn)定的集合，即學習過程完畢。學習完成后，可以用于計算機病毒檢測中。

2 模型設(shè)計思路

整個網(wǎng)絡(luò)的競爭學習步驟分為2部分：

第1部分：首先從抗體庫里根據(jù)概率密度P(Ab)選擇出1個抗體進行輸入。并和自體庫S進行運算，并設(shè)定閾值ε，當滿足式(2)時：

抗體經(jīng)過了自體耐受，變?yōu)槌墒斓臋z測器，且不與自體發(fā)生免疫應(yīng)答，是合格的檢測器。如果超過閾值ε，則從網(wǎng)絡(luò)中刪除此抗體節(jié)點?？贵wAb1和自體集S中的S1產(chǎn)生了免疫應(yīng)答。

第2部分：經(jīng)過自體耐受的抗體分別和某個抗原Agk進行作用，在抗體內(nèi)部設(shè)定1個ξi，一旦抗原的權(quán)向量和抗體的漢明距離超過閾值ε，ξj增加1，如果ξj長時間等于0，將此抗體從網(wǎng)絡(luò)中刪去。當ξj增加到1個常值M時，不再繼續(xù)增加，啟動1個計時器，按一定的間隔時間t遞減ξj，避免了長時間未產(chǎn)生應(yīng)答的抗體繼續(xù)殘留在抗體庫中。新模型中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元如圖3。

在該模型中，每個神經(jīng)元的基本性質(zhì)相同，但具體形式不同。因此，每個神經(jīng)元的激活函數(shù)被設(shè)計成可變形式，也就是說，激活函數(shù)的基本性質(zhì)保持不變，但具體的形式應(yīng)該可以通過調(diào)整函數(shù)的參數(shù)來改變，任一神經(jīng)元i的激活函數(shù)可設(shè)計成：

3 抗體自體庫的建立

隨機獲取一組輸入向量抗原X，按照式(1)產(chǎn)生與X最匹配的中心序列k，把k添加到抗體群中。由于計算機病毒入侵檢測中在某段時間出現(xiàn)相同的入侵行為的概率較高，可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)使用情況，進行最快速度的匹配運算，而不需要進行學習功能。

抗體自體庫主要由選擇抗體集、交叉抗體集和變異抗體集組成。

1)選擇抗體集的設(shè)計：是保證免疫算法種群優(yōu)勝劣汰的重要抗體集，且有較多的實現(xiàn)。

2)交叉抗體集的設(shè)計：交叉就是把2個父個體的部分結(jié)構(gòu)加替換重組而生成新個體的操作，其目的是能在下一代產(chǎn)生新的優(yōu)化抗體集。

3)變異抗體集的設(shè)計：因免疫算法中變異抗體集以輔助手段出現(xiàn)，故采用本位變異的方法即可。

4 仿真實驗

其訓練方法如圖4。

4.1 仿真訓練初始數(shù)據(jù)的收集

目前世界上很多研究機構(gòu)和研究人員致力于計算機病毒入侵檢測方面的研究和系統(tǒng)開發(fā)，提供了一些測試資料集合，包括網(wǎng)絡(luò)資料、基于主機的審計資料和系統(tǒng)調(diào)用序列。

網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議／網(wǎng)絡(luò)協(xié)議(TCP／IP)對需要組織傳輸?shù)馁Y料包進行打包。TCP層在包中加入了頭信息如：源埠、目的埠、序列號、ACK確認號、偏移量、SYN、FIN、窗口和緊急指針等。含有TCP頭信息的包被送到IP層，加IP資料包頭如：包頭長度、服務(wù)類型、資料包長度、分段偏移量、生存期、協(xié)議類型、源地址和目標地址等。而正常和異常的數(shù)據(jù)包都在網(wǎng)上傳輸，其特征是有差別的。

為測試改進后的網(wǎng)絡(luò)在病毒入侵檢測應(yīng)用中的效果，采用了具有30萬條數(shù)據(jù)記錄的測試數(shù)據(jù)集，每條數(shù)據(jù)包括了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的包頭信息、網(wǎng)絡(luò)連接信息和數(shù)據(jù)信息等，每條數(shù)據(jù)包含96位的二進制代碼。其中前32位二進制為源IP地址，32-64位二進制為目標IP地址，64-96位二進制表示了一些數(shù)據(jù)信息，每個數(shù)據(jù)被標記為異?；蛘哒?。該數(shù)據(jù)源由MATLAB利用random()函數(shù)產(chǎn)生一組隨機的小數(shù)，因為考慮到是二進制運算，規(guī)定：

這樣隨機產(chǎn)生的二進制串96個為一組，模擬的IP數(shù)據(jù)包，一共產(chǎn)生96萬個二進制串組合。

4.2 抗體自體庫仿真訓練(自體庫的建立)

使用這1萬條數(shù)據(jù)進行自體庫的建立和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習。在不斷調(diào)整抗體自體庫的同時，使自體庫的解空間在最大程度上得到提高，最后趨近與一個穩(wěn)定的自體庫接集合。利用建立好的抗體檢測庫檢測未知的29萬條數(shù)據(jù)紀錄。仿真試驗算法如下：

4.3 病毒入侵檢測算法的仿真訓練

建立起自體庫后，進行病毒入侵檢測算法的仿真試驗，步驟如下：

首先，引入新的一組數(shù)據(jù)向量，與自體庫也就是所謂的記憶細胞匹配，如果在一定的閾值范圍內(nèi)匹配度很高，則認為該向量為入侵行為，并把匹配度提升1；相反，如果匹配度不高，則找出記憶細胞里與之親和力較大的進行權(quán)值的調(diào)整，達到兩者之間的最優(yōu)匹配度，然后把新的向量作為抗體集合加入到記憶細胞，重復操作，完成后統(tǒng)計結(jié)果。

檢測算法仿真程序如下：

4.4 實驗結(jié)果統(tǒng)計

在模式識別領(lǐng)域中，Receiver OperatingCharacteristics(ROC)曲線用于比較不同分類檢測算法的性能。曲線下的面積越大，則算法分類檢測性能越好越穩(wěn)定。圖5為該模型與遺傳算法模型以及傳統(tǒng)抗體模型的基于MATLAB環(huán)境下的仿真測試ROC圖?？梢姡尚滦涂贵w模型網(wǎng)絡(luò)ROC曲線下方的面積要大于其它2個網(wǎng)絡(luò)模型的面積。說明基于模塊化的免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算機病毒檢測模型性能要優(yōu)于其它2個，正好支持了文獻[2]的結(jié)論。文獻[2]對基于n-gram的惡意代碼檢測取得了很好的效果，一共測試了8種分類器，結(jié)果如圖5、圖6，其中Boosted J48性能最優(yōu)。

分析以上實驗數(shù)據(jù)，可得到以下結(jié)果：

1)由表1可知，自體庫選得過小，會造成單抗體的高擾動率，頻繁更新抗體群，缺乏抗體的多樣性，覆蓋范圍減小。

2)自體庫過大，會造成訓練網(wǎng)絡(luò)的時間增多。擬采用200條為自體庫大小，對這30萬條數(shù)據(jù)記錄通過新模型進行檢測，并與單免疫算法模型和傳統(tǒng)的抗體網(wǎng)絡(luò)模型進行對比，如表2。雖然此網(wǎng)絡(luò)模型在時間上略遜于其他兩種已知算法模型，但在準確率上卻有明顯的提高。

5 小結(jié)

由實驗可知，基于免疫算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型網(wǎng)絡(luò)模型降低了傳統(tǒng)的病毒入侵檢測模型的誤報率和漏報率，提高了免疫系統(tǒng)的學習效率和系統(tǒng)的智能化程度，在系統(tǒng)的容錯性上也有較大的改善，對提高系統(tǒng)的檢測能力具有重要意義。