人工免疫系統(tǒng)的研究進(jìn)展與展望*

蔣亞平，張安康，黎 星

（鄭州輕工業(yè)大學(xué)，河南 鄭州 450001）

0 引 言

隨著生物系統(tǒng)研究的不斷進(jìn)展，人們從生物系統(tǒng)中獲取了很多靈感并且進(jìn)行基于仿生學(xué)的人工智能研究。20 世紀(jì)70 年代， Jerne[1-2]首先提出了人工免疫系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)假說(shuō)，并以此開(kāi)創(chuàng)了獨(dú)特型網(wǎng)絡(luò)理論。獨(dú)特型網(wǎng)絡(luò)理論為人工免疫系統(tǒng)以后的應(yīng)用和研究提供了理論指導(dǎo)，并發(fā)展成為人工免疫的基礎(chǔ)理論之一。Perelson[3]在獨(dú)特型網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上進(jìn)一步給出了免疫網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)框架，從而加快了人工免疫系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的發(fā)展。此后Forrest 又提出了陰性選擇算法，他的工作對(duì)于人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展尤其是在信息安全領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展具有十分重要意義。20 世紀(jì)80 年代，F(xiàn)armer[4]等人率先基于免疫網(wǎng)絡(luò)學(xué)說(shuō)給出了免疫系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型，并探討了免疫系統(tǒng)與其它人工智能方法的聯(lián)系，1997 年和1998 年IEEE 國(guó)際會(huì)議組織了相關(guān)專題討論了人工免疫系統(tǒng)及其應(yīng)用。目前，人工免疫系統(tǒng)[5]（Artificial Immune System，AIS）已經(jīng)發(fā)展成為計(jì)算智能研究的一個(gè)嶄新而且尤為重要的分支并且在多個(gè)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，并為解決工程實(shí)際問(wèn)題提供了一種強(qiáng)大的信息處理和問(wèn)題求解范式。

通過(guò)介紹人工免疫系統(tǒng)，對(duì)近幾年典型的人工免疫算法與系統(tǒng)進(jìn)行了深入探討，通過(guò)人工免疫算法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，展示人工免疫系統(tǒng)在解決復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的特點(diǎn)。最后提出免疫算法在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展趨勢(shì)與應(yīng)用領(lǐng)域。

1 參與免疫的細(xì)胞

免疫系統(tǒng)是維持人體自身健康狀態(tài)所必不可少的關(guān)鍵系統(tǒng)。通過(guò)依靠其所具有的免疫防御、免疫監(jiān)視和免疫自身穩(wěn)定三大功能。通過(guò)發(fā)現(xiàn)、消滅外來(lái)病原體、防止感染，以及監(jiān)控體內(nèi)異常病變細(xì)胞，對(duì)維持機(jī)體內(nèi)環(huán)境的穩(wěn)態(tài)發(fā)揮著重要作用。而機(jī)體對(duì)病原侵害做出的應(yīng)答反應(yīng)叫做免疫（Immunity）。

1.1 免疫細(xì)胞

免疫系統(tǒng)的主要功能是識(shí)別生物體內(nèi)的細(xì)胞，并在識(shí)別之后將所有細(xì)胞分成“自己”與“非己”兩大類的細(xì)胞類型，并引發(fā)適當(dāng)?shù)姆烙鶛C(jī)制去除“非己”細(xì)胞。“自己”就是生物體自身的組織；“非己”是非生物體自身的組織或者某一物質(zhì)。免疫應(yīng)答則是指機(jī)體的免疫系統(tǒng)識(shí)別“自己”與“非己”，并對(duì)自身成分產(chǎn)生天然免疫耐受，對(duì)抗原異物產(chǎn)生排除作用的生理過(guò)程。生物免疫系統(tǒng)是由免疫分子、免疫細(xì)胞、免疫組織和免疫器官組成的復(fù)雜系統(tǒng)。免疫細(xì)胞廣義上包括造血干細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核吞噬細(xì)胞等。免疫分子包括免疫細(xì)胞膜分子、免疫球蛋白分子等[6]。

1.2 T 細(xì)胞與B 細(xì)胞

T 細(xì)胞的主要功能是調(diào)節(jié)細(xì)胞的活動(dòng)或者直接對(duì)抗原進(jìn)行攻擊。B 細(xì)胞主要是依靠產(chǎn)生抗體進(jìn)而對(duì)入侵抗原進(jìn)行攻擊。成熟的B 細(xì)胞產(chǎn)生于骨髓中，成熟的T 細(xì)胞產(chǎn)生于胸腺之中。T 細(xì)胞與B 細(xì)胞成熟之后進(jìn)行克隆增值、分化并表達(dá)其具有的功能。大多數(shù)抗原物質(zhì)在刺激B 細(xì)胞形成抗體過(guò)程中，需T 細(xì)胞的協(xié)助；在某些情況下，T 細(xì)胞亦有抑制B 細(xì)胞的作用。同樣，在某些情況下，B 細(xì)胞也可控制或增強(qiáng)T 細(xì)胞的功能。兩種淋巴細(xì)胞共同作用并相互影響和控制對(duì)方功能，形成了機(jī)體內(nèi)部高度規(guī)律的反饋型免疫網(wǎng)絡(luò)。

1.3 樹(shù)突狀細(xì)胞

樹(shù)突狀細(xì)胞廣泛分布于全身組織和臟器，數(shù)量較少。樹(shù)突狀細(xì)胞主要參與免疫應(yīng)答的誘導(dǎo)和啟動(dòng)。根據(jù)樹(shù)突狀細(xì)胞的成熟狀態(tài)，將其分為未成熟樹(shù)突狀細(xì)胞和成熟樹(shù)突狀細(xì)胞。未成熟的樹(shù)突狀細(xì)胞在外周組織器官接觸和攝取抗原或受到某種刺激后逐漸成熟，同時(shí)通過(guò)輸入淋巴管或血液循環(huán)遷移到外圍免疫器官發(fā)育成為成熟樹(shù)突狀細(xì)胞。

2 人工免疫算法

人工免疫系統(tǒng)是通過(guò)研究生物免疫系統(tǒng)，運(yùn)用仿生技術(shù)建立的體系。從信息處理的角度來(lái)看，生物免疫系統(tǒng)具備強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、免疫記憶、個(gè)體多樣性以及魯棒性等特性，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者根據(jù)免疫的特性建立了基于免疫的數(shù)學(xué)模型，用于信息處理和復(fù)雜問(wèn)題求解。人工免疫系統(tǒng)仿生機(jī)理和算法的主要內(nèi)容如圖1 所示。

圖1 人工免疫算法的研究

2.1 免疫學(xué)習(xí)

免疫學(xué)習(xí)機(jī)理是對(duì)進(jìn)入機(jī)體的細(xì)菌病毒進(jìn)行不斷識(shí)別的過(guò)程。最常見(jiàn)的免疫學(xué)習(xí)，是在對(duì)新的信息進(jìn)行模式識(shí)別時(shí)，機(jī)體出現(xiàn)初次應(yīng)答階段，在這個(gè)階段中，免疫系統(tǒng)要產(chǎn)生相應(yīng)的抗體，而這一種抗體是第一次出現(xiàn)在體內(nèi)，故而免疫學(xué)習(xí)過(guò)程較慢，時(shí)間較長(zhǎng)。在非第一次遇見(jiàn)相同的信息進(jìn)行識(shí)別過(guò)程中，機(jī)體會(huì)出現(xiàn)再次應(yīng)答階段，該過(guò)程稱為二次應(yīng)答。免疫學(xué)習(xí)階段中，由于免疫記憶機(jī)制的作用，免疫系統(tǒng)對(duì)已經(jīng)出現(xiàn)過(guò)的抗原應(yīng)答速度大大提高，并且產(chǎn)生高親和度的抗體處理相對(duì)應(yīng)的抗原。再次應(yīng)答階段屬于增強(qiáng)式學(xué)習(xí)過(guò)程。

免疫學(xué)習(xí)是發(fā)生在免疫識(shí)別過(guò)程中的過(guò)程之一。免疫學(xué)習(xí)的基本方式具有以下四種：

（1）增強(qiáng)式學(xué)習(xí)。當(dāng)抗體對(duì)抗原進(jìn)行第一次識(shí)別之后，機(jī)體對(duì)抗原的識(shí)別程度尚未達(dá)到100%的識(shí)別，而在之后的識(shí)別過(guò)程中會(huì)加強(qiáng)對(duì)這一新抗原的專一性識(shí)別，在形成專一性識(shí)別的過(guò)程中，每一次對(duì)抗原的識(shí)別都是增強(qiáng)式學(xué)習(xí)。

（2）遺傳式學(xué)習(xí)。免疫過(guò)程中，同一種抗原的抗體在識(shí)別過(guò)程中不斷進(jìn)化，并且遺傳上一代抗體的進(jìn)化結(jié)果，使每一代的抗體對(duì)同一個(gè)抗原的親和度逐漸成熟。比如，人工進(jìn)化（Evolutionary Algorithm，EA）[7]屬于遺傳式學(xué)習(xí)。

（3）聯(lián)想式學(xué)習(xí)。在交叉反應(yīng)過(guò)程中，對(duì)于不同的病毒但因?yàn)榫哂邢嗤乖囊蛩兀瑢?huì)產(chǎn)生同一種抗體對(duì)不同的病毒均產(chǎn)生免疫，這種產(chǎn)生抗體的過(guò)程稱為聯(lián)想式學(xué)習(xí)。

（4）重復(fù)式學(xué)習(xí)。當(dāng)免疫系統(tǒng)獲取的抗原少而次數(shù)多時(shí)，就會(huì)進(jìn)行重復(fù)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)。

2.2 免疫記憶

免疫記憶機(jī)制目前在智能優(yōu)化[8]和增強(qiáng)學(xué)習(xí)[9]方面得到了一定程度的應(yīng)用，對(duì)各種智能優(yōu)化和增強(qiáng)學(xué)習(xí)的算法都有提升計(jì)算效率的作用。2017 年，黃光球[10]提出一種基于人類記憶機(jī)制構(gòu)造了人工記憶優(yōu)化機(jī)制，在文中提出根據(jù)記憶細(xì)胞的三種不同記憶狀態(tài)，瞬時(shí)記憶狀態(tài)、短期記憶狀態(tài)和長(zhǎng)期記憶狀態(tài)，每種狀態(tài)都可以被接受的刺激增強(qiáng)或減弱力量。以下是三種記憶狀態(tài)的基本概念：

（1）瞬時(shí)記憶狀態(tài)是物質(zhì)刺激或原始信息通過(guò)一個(gè)或多個(gè)感覺(jué)器官進(jìn)入瞬時(shí)記憶存儲(chǔ)的直接圖像，其存儲(chǔ)容量是感覺(jué)器官的生理極限，也可以定義為信息保持時(shí)間受到衰減的限制[11]。

（2）短期記憶狀態(tài)由大腦中的當(dāng)前信息組成，通常被稱為工作記憶，其信息來(lái)自瞬時(shí)記憶和長(zhǎng)期記憶的識(shí)別和提取[12]。

（3）長(zhǎng)期記憶狀態(tài)的形成是進(jìn)入短期記憶的信息經(jīng)過(guò)進(jìn)一步處理后，可以得到更好的保存，然后轉(zhuǎn)入長(zhǎng)期記憶[13]。

2.3 克隆選擇

人工免疫系統(tǒng)的克隆選擇是具有高魯棒性和廣泛適用性的全局優(yōu)化方法，同時(shí)也是具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的特性，能夠不受問(wèn)題性質(zhì)的限制，有效地處理傳統(tǒng)優(yōu)化算法難以解決的復(fù)雜問(wèn)題。在進(jìn)化算法中更能體現(xiàn)克隆選擇的優(yōu)點(diǎn)與特性。當(dāng)前的進(jìn)化算法包括進(jìn)化規(guī)劃[14]、遺傳變異[15]、遺傳算法[16]和進(jìn)化策略等。

近些年來(lái)，根據(jù)克隆選擇原理，人們提出了很多的克隆選擇算法，并得到了很好的應(yīng)用。莫宏偉等人[17]通過(guò)利用免疫算法全局并行的特性，將免疫算法用于解決TSP 問(wèn)題中的退化現(xiàn)象。焦李成等[18]提出了一種基于合作模型的協(xié)同免疫多目標(biāo)優(yōu)化算法，并在算法中在抗體繁殖上結(jié)合了克隆選擇，用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。李濤等人[19]提出一種基于免疫原理重構(gòu)TSP 問(wèn)題的模型，該方法通過(guò)使用克隆選擇解決組合優(yōu)化問(wèn)題。重力搜索克隆選擇算法（Gravity Search Clonal Selection Algorithm，GSCSA）是Gao 等人[20]提出的，將克隆選擇算法（Clonal Selection Algorithm，CSA）和重力搜索算法（Gravity Search Algorithm，GSA）結(jié)合起來(lái)，而Qu 和Mo[21]則用它們的生物地理優(yōu)化克隆選擇算法（Biogeographical Optimization Clonal Selection Algorithm，BOCSA）處理數(shù)值優(yōu)化問(wèn)題，將克隆選擇算法與基于生物地理學(xué)的優(yōu)化（Biogeography Optimization，BO）結(jié)合起來(lái)。一些克隆選擇算法將其他技術(shù)結(jié)合起來(lái)解決約束優(yōu)化問(wèn)題。Chen[22]提出了一種稱為免疫激發(fā)進(jìn)化策略（Immune Inspired Evolutionary Strategy，IIES）的方法。克隆選擇算法近年來(lái)也被用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題，包括旅行商問(wèn)題（TSPs）、車輛路徑問(wèn)題（VRPs）和調(diào)度問(wèn)題。Hsu 等人[23]針對(duì)車輛路徑問(wèn)題，提出了ASIG-VRPCT 算法。Pan 等人[24]提出了一種新方法HIA 以解決TSP問(wèn)題。

2.4 免疫遺傳

免疫遺傳算法是將免疫算法和遺傳算法進(jìn)行結(jié)合，在免疫算法中加入遺傳算子，在沒(méi)有附加復(fù)雜的操作和降低遺傳算法魯棒性的情況下，算法兼顧了搜索速度、全局搜索能力和局部搜索能力。免疫遺傳算法具有下述功能：克服通常遺傳算法收斂方向無(wú)法控制的缺陷，把目標(biāo)函數(shù)和制約條件作為抗原，這就能在保證所生成的抗體直接與問(wèn)題相關(guān)聯(lián)的情況下，收斂方向能得以控制。并對(duì)抗原親合力高的抗體進(jìn)行記憶，能提高二次快速求解，即當(dāng)遇到同類抗原時(shí)可以快速生成與之對(duì)應(yīng)的抗體。

免疫遺傳算法在處理實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候，面對(duì)不同的問(wèn)題，由于自身具有的進(jìn)化算子，故而無(wú)論所要解決的問(wèn)題是離散的還是連續(xù)的都會(huì)有很好的解決方式。免疫遺傳算法因其自身的特點(diǎn)廣泛應(yīng)用于自動(dòng)控制、故障診斷、模式識(shí)別、圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全等各個(gè)領(lǐng)域。

3 人工免疫系統(tǒng)的應(yīng)用

人工免疫系統(tǒng)在工程中的實(shí)際應(yīng)用，最主要的是利用了模式識(shí)別的特性。比如，抗原與抗體之間的識(shí)別，免疫系統(tǒng)對(duì)“自己”與“非己”之間的識(shí)別等。近幾年來(lái)，研究者通過(guò)對(duì)免疫系統(tǒng)中存在的模式識(shí)別的不斷研究，并且結(jié)合現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)的問(wèn)題加以實(shí)現(xiàn)，已經(jīng)有了不少的成果。

Yasmine Serdouk 等人[25]提出了一種基于人工免疫識(shí)別系統(tǒng)（Artificial Immune Recognition System，AIRS）的離線簽名驗(yàn)證的新方法用于手寫簽名認(rèn)證，通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，基于人工免疫識(shí)別系統(tǒng)的離線簽名驗(yàn)證方法優(yōu)于現(xiàn)存在的技術(shù)。Mikherskii 等人[26]通過(guò)對(duì)人工免疫系統(tǒng)在視覺(jué)模式識(shí)別中的適用性討論，提出了一種新的人工免疫系統(tǒng)的算法和軟件實(shí)現(xiàn)方法，在此基礎(chǔ)上利用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)模式識(shí)別。在保障信息安全、工程調(diào)度等方面都用到了模式識(shí)別機(jī)制。

3.1 信息安全

目前人工免疫算法在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究已經(jīng)有所成就，尤其是在網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)上，已經(jīng)有了較為全面的研究。2007 年，蔣亞平整理出人工免疫算法與入侵檢測(cè)的相似性，進(jìn)而使入侵檢測(cè)與人工免疫算法有了更加清晰的比對(duì)[27]，如圖2 所示。隨后，有更多的研究者在人工免疫系統(tǒng)與信息安全領(lǐng)域有所研究。

圖2 生物免疫與入侵檢測(cè)的算法相似性

歐仲明[28]受人工免疫系統(tǒng)危險(xiǎn)理論的啟發(fā)，提出一種自適應(yīng)的基于agent 的入侵檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)模擬免疫系統(tǒng)中的樹(shù)突狀細(xì)胞（Dendritic Cell，DC）如何檢測(cè)和分類危險(xiǎn)信號(hào)來(lái)設(shè)計(jì)基于適應(yīng)劑的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)機(jī)制。Praneet Saurabh[29]等人在2016 年提出基于異常檢測(cè)和預(yù)防系統(tǒng)的高效主動(dòng)人工免疫系統(tǒng)，用于尋求識(shí)別和預(yù)防新的異常。隨著拒絕服務(wù)攻擊持續(xù)增長(zhǎng)構(gòu)成的威脅，Jorge Maestre Vidal[30]提出了使用人工免疫系統(tǒng)減輕拒絕服務(wù)攻擊的方法，該方法基于適合于受監(jiān)視環(huán)境要求的分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。張瑞瑞[31]提出了一種基于免疫反應(yīng)中抗體濃度變化的入侵檢測(cè)方法，引入血緣關(guān)系和血族來(lái)對(duì)抗體和抗原進(jìn)行分類，并模擬抗體和抗原之間的相關(guān)性。該方法建立了入侵檢測(cè)中抗原和抗體的動(dòng)態(tài)進(jìn)化模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了該方法比傳統(tǒng)方法具有更好的檢測(cè)性能和適應(yīng)性。

3.2 調(diào)度機(jī)制

基于免疫優(yōu)化機(jī)理的調(diào)度通常將抗原和抗體隱喻為調(diào)度問(wèn)題及其可行解，抗體與抗原間的親和力定義為候選解的評(píng)價(jià)值，抗體間的親和力為候選解的相似度。抗體通常用一個(gè)“串”來(lái)表達(dá)，其編碼方式采用二進(jìn)制、整數(shù)或?qū)崝?shù)編碼。利用抗體群體的進(jìn)化來(lái)產(chǎn)生與抗原匹配最佳的抗體，即最優(yōu)調(diào)度解。隨著人工免疫機(jī)理的提出，相繼出現(xiàn)了基于免疫網(wǎng)絡(luò)、基于克隆選擇原理和基于疫苗接種的調(diào)度算法。同時(shí)也出現(xiàn)了混合免疫調(diào)度算法，即基于免疫優(yōu)化原理的算法和其它算法的結(jié)合，并相繼被使用在一些工程領(lǐng)域內(nèi)。免疫調(diào)度的一般框架如圖3 所示。

圖3 免疫調(diào)度算法流程

近些年來(lái)，人工免疫系統(tǒng)在調(diào)度問(wèn)題上的應(yīng)用已經(jīng)有了很多的研究。2019 年，謝穎[32]定義了多核處理器的任務(wù)調(diào)度問(wèn)題，提出了一種基于人工免疫理論的多目標(biāo)約束任務(wù)調(diào)度算法。Guan-Chun Luh 等人[33]提出了一種新穎的方法——多模態(tài)免疫算法，用于尋找模擬生物免疫系統(tǒng)特征的作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的最佳解決方案。Fatima Benbouzid-Si Tayeb 等人[34]通過(guò)遺傳算法與免疫算法的混合，解決了置換流水車間調(diào)度問(wèn)題，以克服遺傳算法在進(jìn)化過(guò)程中的早期收斂問(wèn)題。Muhamad Firdaus Mohd Nazri[35]提出應(yīng)用人工免疫系統(tǒng)來(lái)執(zhí)行并行處理調(diào)度任務(wù)，并得出結(jié)論采用AIS 算法求解多處理器任務(wù)調(diào)度問(wèn)題可以縮短系統(tǒng)的完工時(shí)間，提高系統(tǒng)的吞吐量。樓高翔[36]基于混合車間調(diào)度問(wèn)題的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，最大流量和最小時(shí)間的強(qiáng)耦合以及免疫遺傳算法的缺陷，包括高計(jì)算復(fù)雜度和高空間維度。建立了以最大總完成時(shí)間為目標(biāo)的混合車間調(diào)度數(shù)學(xué)模型，并提出了使用免疫克隆選擇算法解決該問(wèn)題的方法，最后得出結(jié)論，算法可以找到多目標(biāo)問(wèn)題的全局最優(yōu)解，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。Fadel Abdallah 等人[37]提出一種基于遺傳算法的調(diào)度方法，用以解決通信約束的CPU/FPGA 異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)調(diào)度問(wèn)題。

3.3 其它

人工免疫系統(tǒng)其它方面的應(yīng)用還有模式識(shí)別[38]，異常診斷[39]，生產(chǎn)系統(tǒng)[40]和工程應(yīng)用[41]等。限于篇幅不再詳細(xì)討論。

4 人工免疫系統(tǒng)未來(lái)研究

4.1 免疫協(xié)同入侵防御

生物免疫系統(tǒng)在保護(hù)機(jī)體的正常運(yùn)行過(guò)程中，不是單一物質(zhì)進(jìn)行工作，而是多個(gè)免疫物質(zhì)協(xié)同工作，共同作用于外來(lái)物質(zhì)，進(jìn)而保證機(jī)體的正常運(yùn)行。

現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)常見(jiàn)的包括防火墻、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)（Intrusion Detection System，IDS） 和 入 侵 防 御 系 統(tǒng)（Intrusion Prevention System，IPS）、蜜網(wǎng)等。這些安全技術(shù)都是基于不同的安全焦點(diǎn)，相對(duì)獨(dú)立。然而，在安全攻擊多樣性、復(fù)雜性的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，單靠某種安全技術(shù)完全不能維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。此外，面對(duì)大量的網(wǎng)絡(luò)入侵，被動(dòng)防御和靜態(tài)響應(yīng)同樣是不能起到有效防御目的，這就要求安全防御系統(tǒng)必須具有及時(shí)的、主動(dòng)的響應(yīng)能力，在實(shí)際應(yīng)用中，還存在著分布性、魯棒性和適應(yīng)性差等問(wèn)題。

通過(guò)綜合使用防火墻、IDS、IPS 和蜜網(wǎng)以及智能網(wǎng)關(guān)等設(shè)備，形成整體合力，使網(wǎng)絡(luò)具有主動(dòng)防御的能力，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全研究的熱點(diǎn)之一。人工免疫系統(tǒng)通過(guò)對(duì)生物免疫系統(tǒng)的仿生之后，具有良好的分布性、多樣性、自動(dòng)應(yīng)答和自我維護(hù)以及異常檢測(cè)等特性，可以促進(jìn)大規(guī)模自治域域內(nèi)和域間之間安全部件的協(xié)作。

4.2 人工免疫系統(tǒng)處理用于動(dòng)態(tài)、多目標(biāo)事務(wù)

計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)從對(duì)靜態(tài)事務(wù)的處理轉(zhuǎn)向?qū)?dòng)態(tài)事務(wù)的處理。生物免疫系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中也是對(duì)動(dòng)態(tài)的機(jī)體進(jìn)行防護(hù)，故而人工免疫系統(tǒng)也可用于處理動(dòng)態(tài)的計(jì)算機(jī)事務(wù)當(dāng)中。此外，生物免疫系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中也不是單一的針對(duì)某一操作或者某一病毒進(jìn)行防御的，而是通過(guò)生物免疫系統(tǒng)的各個(gè)工作機(jī)構(gòu)進(jìn)行同時(shí)工作。

4.3 人工免疫在無(wú)人駕駛技術(shù)中的應(yīng)用

近些年，無(wú)人駕駛技術(shù)已經(jīng)有了初步的發(fā)展和應(yīng)用。無(wú)人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵，最主要的是傳感器、定位、識(shí)別和避障等技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。人工免疫系統(tǒng)經(jīng)過(guò)近幾年的發(fā)展，已經(jīng)在模式識(shí)別、免疫調(diào)度等技術(shù)領(lǐng)域有了發(fā)展和應(yīng)用。然而，人工免疫系統(tǒng)在無(wú)人駕駛技術(shù)中尚沒(méi)有更好的應(yīng)用。

在人工免疫系統(tǒng)中，可以將無(wú)人駕駛車輛看作人工免疫系統(tǒng)中的獨(dú)立抗體，不同的抗體之間具有一定的相互作用。在未來(lái)的研究中，可以將人工免疫系統(tǒng)技術(shù)用于解決部分無(wú)人駕駛技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用問(wèn)題，例如，通過(guò)免疫的模式識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人駕駛技術(shù)中的汽車和障礙物的識(shí)別和避障問(wèn)題，運(yùn)用免疫的克隆選擇算法解決行駛軌跡問(wèn)題等。

4.4 人工免疫在5G 領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用

隨著5G 系統(tǒng)功能需求的不斷擴(kuò)展，未來(lái)5G 系統(tǒng)應(yīng)具備點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、應(yīng)用對(duì)點(diǎn)、群組和廣播消息通信。5G 服務(wù)系統(tǒng)在面對(duì)大規(guī)模終端互聯(lián)場(chǎng)景時(shí)，需要支持大規(guī)模的信息接入和管理，為調(diào)度各種無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)提供高效可靠的信號(hào)控制。人工免疫算法具有獨(dú)特的學(xué)習(xí)性、記憶性和多樣性，抗體記憶功能和克隆選擇機(jī)制能有效提高信息傳遞效率。可以通過(guò)在模擬免疫應(yīng)答機(jī)制的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)出適用于5G 服務(wù)系統(tǒng)的免疫網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。

5 結(jié) 語(yǔ)

AIS 的研究起步?jīng)]有多少年，但隨著它的進(jìn)一步深入研究以及與其它方法的融合，AIS 必將為智能優(yōu)化、智能控制、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)安全等領(lǐng)域的研究提供新的強(qiáng)有力的工具。