人工免疫系统中的反向选择算法

资 源 简 介

人工免疫系统中的反向选择算法

详 情 说 明

人工免疫系统中的反向选择算法是一种受生物免疫系统启发的异常检测方法。该算法模拟了人体T细胞在胸腺中经历的反向选择过程，即那些会错误识别自身组织的免疫细胞会被清除，而只保留能识别外来病原体的免疫细胞。

在异常检测应用中，反向选择算法首先会生成一组检测器，这些检测器经过训练后不会对正常数据产生反应（即避免了误报）。当系统运行时，任何与这些检测器匹配的数据都会被标记为异常。这种方法特别适用于网络安全、工业故障检测等领域，因为它能够适应不断变化的正常行为模式。

算法核心在于如何高效生成检测器，并通过距离度量（如汉明距离）来判定匹配。与传统异常检测方法相比，反向选择算法具有自适应性，能在未知威胁出现时保持较好的检测能力。