模塊化免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在計(jì)算機(jī)病毒分類(lèi)檢測(cè)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)受到計(jì)算機(jī)病毒的威脅。計(jì)算機(jī)病毒分類(lèi)檢測(cè)，指將可疑文件作為輸入，執(zhí)行某病毒檢測(cè)算法后輸出結(jié)果(無(wú)毒、帶毒／帶何種毒)的過(guò)程，實(shí)質(zhì)上是對(duì)文件的分類(lèi)。病毒分類(lèi)檢測(cè)應(yīng)屬于模式識(shí)別范疇。由于單一的技術(shù)無(wú)法有效地對(duì)抗計(jì)算機(jī)病毒，技術(shù)的融合并用及智能化，將是未來(lái)計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)的趨勢(shì)。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(duì)計(jì)算機(jī)病毒分類(lèi)檢測(cè)進(jìn)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(xué)的啟發(fā)發(fā)展而來(lái)的理論和技術(shù)，兩者在生物學(xué)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(gè)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(kù)集S共同作用后，基本調(diào)節(jié)好的權(quán)向量)，基于計(jì)算機(jī)病毒的入侵檢測(cè)中，代表一類(lèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，以二進(jìn)制串表示。抗體(Ab)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入樣本。S代表自體庫(kù)集合。權(quán)值及輸入樣本和輸出單元都使用二進(jìn)制，即只使用0和1表示，如圖2。

首先抗體庫(kù)中的向量都會(huì)和白體庫(kù)的向量進(jìn)行識(shí)別。如果抗體庫(kù)中的向量一旦和自體庫(kù)中的向量匹配，則會(huì)進(jìn)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(shí)別的抗原個(gè)數(shù)。1個(gè)抗體細(xì)胞k與某種抗原細(xì)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(shuō)明這種抗體能夠?qū)Υ丝乖M(jìn)行較好的應(yīng)答，保留。相反，通過(guò)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(jìn)行對(duì)抗原的識(shí)別，進(jìn)行后續(xù)的工作。

否定選擇后的抗體與抗原進(jìn)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(jìn)步驟進(jìn)行權(quán)值的調(diào)整，以達(dá)到在給定抗體空間中擁有最大的解空間度，即2個(gè)抗體之間有最大的不相同度。

更新抗體種群，經(jīng)過(guò)若干次的疊代運(yùn)算，把抗體種群訓(xùn)練收斂于一個(gè)較穩(wěn)定的集合，即學(xué)習(xí)過(guò)程完畢。學(xué)習(xí)完成后，可以用于計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)中。

2 模型設(shè)計(jì)思路

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)步驟分為2部分：

第1部分：首先從抗體庫(kù)里根據(jù)概率密度P(Ab)選擇出1個(gè)抗體進(jìn)行輸入。并和自體庫(kù)S進(jìn)行運(yùn)算，并設(shè)定閾值ε，當(dāng)滿足式(2)時(shí)：

抗體經(jīng)過(guò)了自體耐受，變?yōu)槌墒斓臋z測(cè)器，且不與自體發(fā)生免疫應(yīng)答，是合格的檢測(cè)器。如果超過(guò)閾值ε，則從網(wǎng)絡(luò)中刪除此抗體節(jié)點(diǎn)?？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(guò)自體耐受的抗體分別和某個(gè)抗原Agk進(jìn)行作用，在抗體內(nèi)部設(shè)定1個(gè)ξi，一旦抗原的權(quán)向量和抗體的漢明距離超過(guò)閾值ε，ξj增加1，如果ξj長(zhǎng)時(shí)間等于0，將此抗體從網(wǎng)絡(luò)中刪去。當(dāng)ξj增加到1個(gè)常值M時(shí)，不再繼續(xù)增加，啟動(dòng)1個(gè)計(jì)時(shí)器，按一定的間隔時(shí)間t遞減ξj，避免了長(zhǎng)時(shí)間未產(chǎn)生應(yīng)答的抗體繼續(xù)殘留在抗體庫(kù)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(gè)神經(jīng)元的基本性質(zhì)相同，但具體形式不同。因此，每個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)被設(shè)計(jì)成可變形式，也就是說(shuō)，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(guò)調(diào)整函數(shù)的參數(shù)來(lái)改變，任一神經(jīng)元i的激活函數(shù)可設(shè)計(jì)成：

3 抗體自體庫(kù)的建立

隨機(jī)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(jì)算機(jī)病毒入侵檢測(cè)中在某段時(shí)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(jìn)行最快速度的匹配運(yùn)算，而不需要進(jìn)行學(xué)習(xí)功能。

抗體自體庫(kù)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(jì)：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(shí)現(xiàn)。

2)交叉抗體集的設(shè)計(jì)：交叉就是把2個(gè)父?jìng)€(gè)體的部分結(jié)構(gòu)加替換重組而生成新個(gè)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(jì)：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(shí)驗(yàn)

其訓(xùn)練方法如圖4。

4.1 仿真訓(xùn)練初始數(shù)據(jù)的收集

目前世界上很多研究機(jī)構(gòu)和研究人員致力于計(jì)算機(jī)病毒入侵檢測(cè)方面的研究和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，提供了一些測(cè)試資料集合，包括網(wǎng)絡(luò)資料、基于主機(jī)的審計(jì)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(duì)需要組織傳輸?shù)馁Y料包進(jìn)行打包。TCP層在包中加入了頭信息如：源埠、目的埠、序列號(hào)、ACK確認(rèn)號(hào)、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(zhǎng)度、服務(wù)類(lèi)型、資料包長(zhǎng)度、分段偏移量、生存期、協(xié)議類(lèi)型、源地址和目標(biāo)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(cè)試改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)在病毒入侵檢測(cè)應(yīng)用中的效果，采用了具有30萬(wàn)條數(shù)據(jù)記錄的測(cè)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(jìn)制代碼。其中前32位二進(jìn)制為源IP地址，32-64位二進(jìn)制為目標(biāo)IP地址，64-96位二進(jìn)制表示了一些數(shù)據(jù)信息，每個(gè)數(shù)據(jù)被標(biāo)記為異常或者正常。該數(shù)據(jù)源由MATLAB利用random()函數(shù)產(chǎn)生一組隨機(jī)的小數(shù)，因?yàn)榭紤]到是二進(jìn)制運(yùn)算，規(guī)定：

這樣隨機(jī)產(chǎn)生的二進(jìn)制串96個(gè)為一組，模擬的IP數(shù)據(jù)包，一共產(chǎn)生96萬(wàn)個(gè)二進(jìn)制串組合。

4.2 抗體自體庫(kù)仿真訓(xùn)練(自體庫(kù)的建立)

使用這1萬(wàn)條數(shù)據(jù)進(jìn)行自體庫(kù)的建立和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。在不斷調(diào)整抗體自體庫(kù)的同時(shí)，使自體庫(kù)的解空間在最大程度上得到提高，最后趨近與一個(gè)穩(wěn)定的自體庫(kù)接集合。利用建立好的抗體檢測(cè)庫(kù)檢測(cè)未知的29萬(wàn)條數(shù)據(jù)紀(jì)錄。仿真試驗(yàn)算法如下：

4.3 病毒入侵檢測(cè)算法的仿真訓(xùn)練

建立起自體庫(kù)后，進(jìn)行病毒入侵檢測(cè)算法的仿真試驗(yàn)，步驟如下：

首先，引入新的一組數(shù)據(jù)向量，與自體庫(kù)也就是所謂的記憶細(xì)胞匹配，如果在一定的閾值范圍內(nèi)匹配度很高，則認(rèn)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(xì)胞里與之親和力較大的進(jìn)行權(quán)值的調(diào)整，達(dá)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(xì)胞，重復(fù)操作，完成后統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

檢測(cè)算法仿真程序如下：

4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

在模式識(shí)別領(lǐng)域中，Receiver OperatingCharacteristics(ROC)曲線用于比較不同分類(lèi)檢測(cè)算法的性能。曲線下的面積越大，則算法分類(lèi)檢測(cè)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(cè)試ROC圖?？梢?jiàn)，集成新型抗體模型網(wǎng)絡(luò)ROC曲線下方的面積要大于其它2個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型的面積。說(shuō)明基于模塊化的免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)模型性能要優(yōu)于其它2個(gè)，正好支持了文獻(xiàn)[2]的結(jié)論。文獻(xiàn)[2]對(duì)基于n-gram的惡意代碼檢測(cè)取得了很好的效果，一共測(cè)試了8種分類(lèi)器，結(jié)果如圖5、圖6，其中Boosted J48性能最優(yōu)。

分析以上實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可得到以下結(jié)果：

1)由表1可知，自體庫(kù)選得過(guò)小，會(huì)造成單抗體的高擾動(dòng)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(kù)過(guò)大，會(huì)造成訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間增多。擬采用200條為自體庫(kù)大小，對(duì)這30萬(wàn)條數(shù)據(jù)記錄通過(guò)新模型進(jìn)行檢測(cè)，并與單免疫算法模型和傳統(tǒng)的抗體網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比，如表2。雖然此網(wǎng)絡(luò)模型在時(shí)間上略遜于其他兩種已知算法模型，但在準(zhǔn)確率上卻有明顯的提高。

5 小結(jié)

由實(shí)驗(yàn)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(cè)模型的誤報(bào)率和漏報(bào)率，提高了免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效率和系統(tǒng)的智能化程度，在系統(tǒng)的容錯(cuò)性上也有較大的改善，對(duì)提高系統(tǒng)的檢測(cè)能力具有重要意義。