PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 16

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  artificial immune systems
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Artificial Immune Systems in Local and Network Cybersecurity: An Overview of Intrusion Detection Strategies
Widuliński Patryk
Applied Cybersecurity & Internet Governance
|
2023
|
Vol. 2, No. 1
1--24
EN
In this paper, an overview of artificial immune systems (AIS) used in intrusion detection systems (IDS) is provided, along with a review of recent efforts in this field of cybersecurity. In particular, the focus is on the negative selection algorithm (NSA), a popular, prominent algorithm of the AIS domain based on the human immune system. IDS offer intrusion detection capabilities, both locally and in a network environment. The paper offers a review of recent solutions employing AIS in IDS, capable of detecting anomalous network traffic/breaches and operating system file infections caused by malware. A discussion regarding the reviewed research is presented with an analysis and suggestions for further research, and then the work is concluded.
2
Content available Detekcja anomalii w plikach za pomocą wybranych algorytmów inspirowanych mechanizmami immunologicznymi
Widuliński Patryk, Wawryn Krzysztof
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
|
2019
|
Nr 14
23--41
PL
Ochrona systemu operacyjnego przed infekcjami wirusowymi jest zagadnieniem, nad którym od kilku dekad pracują projektanci oprogramowania antywirusowego. Rosnąca w ostatnich latach złożoność szkodliwego oprogramowania skłoniła naukowców do poszukiwania inspiracji w rozwiązaniach naturalnych, takich jak układ immunologiczny ssaków. W artykule przedstawiono system wykrywania intruzów w systemie operacyjnym wykorzystujący algorytm negatywnej selekcji. Algorytm ten wykorzystuje ciągi binarne zwane receptorami do wykrywania zmian w chronionych programach. W systemie zaimplementowano dwie metody generacji receptorów: metodę losową i metodę szablonów. Metody te zostały przetestowane eksperymentalnie. Wyniki działania metod przeanalizowano i porównano, a następnie wyciągnięto wnioski.
EN
Protection of the operating system against virus infections is an area of research which has been worked on by antivirus software designers since several decades. Increasing malware complexity led scientists to seek inspiration in natural solutions, such as the mammal immune system. In the article, an intrusion detection system has been proposed. The system’s inner workings are based on the negative selection algorithm. The algorithm uses binary strings called receptors to detect modifications in the protected programs. In the system, two receptor generation methods have been presented: the random generation method and the template generation method. The methods have been tested experimentally. The results of both methods have been analysed and compared, and conclusions have been drawn.
3
Bezpieczeństwo systemów komputerowych z wykorzystaniem algorytmów inspirowanych układem odpornościowym
Chmielewski A.
Logistyka
|
2014
|
nr 4
3876--3882
PL
Sztuczne systemy immunologiczne (ang. AIS - Artificial Immune System) to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, szczególnie w ostatniej dekadzie, w ramach której powstają algorytmy inspirowane działaniem narządów tworzących układy odpornościowe (ang. NIS - Nature Immune System). Ich poziom skomplikowania może być porównywany jedynie z systemem nerwowym. Pomimo braku kompletnej wiedzy na temat roli i funkcjonowania poszczególnych mechanizmów, układ odpornościowy dostarcza inspiracji w rozwijaniu algorytmów dedykowanych zadaniom związanym m. in. z analizą i kompresją danych, optymalizacją, uczeniem maszynowym itp. Jednak najbardziej oczywistą dziedziną dla zastosowań algorytmów immunologicznych jest szeroko pojęte bezpieczeństwo systemów komputerowych, m. in. do detekcji intruzów, spamu etc. Wykorzystuje się tu przede wszystkim mechanizm selekcji negatywnej.
EN
This paper presents enhanced immune negative selection algorithm, called b-v model. In contrast to formerly presented approaches, b- and v-detectors are incorporated. The reason behind developing this hybrid is willingness to overcome the scalability problems, which are a key problem, when only one type of detectors is used. Although high-dimensional datasets are a great challenge for NS algorithms, however, equally important are quality of generated detectors and duration of learning as well as classification stages. Thus, also there are discussed various versions of b-v model to increase its efficiency. Versatility of proposed approach was intensively tested by using popular testbeds concerning domains like computer’s security (intruders and spam detection), recognition of handwritten words, etc.
4
The immune method for classifying objects on the basis of the target clonal selection
Korablyov M., Fomichov O., Kushnaryov M., Wójcik W.
Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
|
2013
|
Vol. 54, nr 8
36-39
PL
W pracy omawiany jest algorytm klasyfikacji immunologicznej, który działa w oparciu o model selekcji klonalnej, z wykorzystaniem konkurencyjnego klonowania sekwencyjnego w zakresie wyboru celu. Skoncentrowano się na mutacji operatorów i wstępnej selekcji oraz, zasad doboru antygenów docelowych. Do klasyfikacji przeciwciał, które nie były głównym wyborem zaproponowano użycie przeciwciał-delegatów ze znanymi, należącymi do klas metodami.
EN
In this paper considered the immune object classification algorithm that works on the model selection of clones using sequential cloning competitive-target selection. The focus is on the mutation operators and the primary selection, principles of selection of target antigens. For the antibodies classification that have not been the primary selection we proposed using antibodies-delegates with known methods, belonging to classes.
5
Content available Optimal routes scheduling for municipal waste disposal garbage trucks using evolutionary algorithm and artificial immune system
Mrówczyńska B.
Transport Problems
|
2011
|
T. 6, z. 4
5-12
EN
This paper describes an application of an evolutionary algorithm and an artificial immune systems to solve a problem of scheduling an optimal route for waste disposal garbage trucks in its daily operation. Problem of an optimisation is formulated and solved using both methods. The results are presented for an area in one of the Polish cities.
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego i sztucznych systemów immunologicznych do zaplanowania optymalnych tras śmieciarek samochodowych. W artykule sformułowano zadanie optymalizacji tras i rozwiązano przy pomocy dwóch metod: algorytmu ewolucyjnego i algorytmu immunologicznego. Omówiono wyniki otrzymane dla jednego z polskich osiedli.
6
Zastosowanie sztucznych systemów immunologicznych do wykrywania ech radarowych o niskim poziomie sygnału
Praczyk T.
Logistyka
|
2011
|
nr 6
PL
Artykuł przedstawia koncepcję wykorzystania rzeczywistoliczbowego wariantu sztucznego systemu immunologicznego do wykrywania ech radarowych charakteryzujących się niskim poziomem sygnału. Zawiera opis ogólny systemu, opis jego głównych elementów, skupiając się na schematach detekcyjnych używanych przez system do detekcji ech.
EN
The paper presents the concept of applying real-valued artificial immune system to detect poorly recognizable radar echoes. It includes the general description of the system, the description of its main elements, with the main focus on detection schemes used by the system to detect echoes.
7
Content available remote Wybrane zastosowania sztucznych systemów immunologicznych w diagnostyce obrabiarek
Kuchta M., Sokołowski A.
Archiwum Technologii Maszyn i Automatyzacji
|
2011
|
Vol. 31, nr 4
165--174
PL
W przedstawionych w artykule badaniach podjęto próbę zastosowania sztucznych systemów immunologicznych (SSI) do optymalizacji, klasyfikacji i detekcji anomalii. Skuteczność algorytmów charakterystycznych dla SSI testowano na wybranych zadaniach związanych z diagnostyką obrabiarki i procesu skrawania. W zadaniu optymalizacji analizowano możliwość doboru wartości parametrów klasyfikatora rozmytego zużycia narzędzi skrawających oraz rozpatrywano zagadnienie diagnostyki odkształceń termicznych szlifierki. Zadanie klasyfikacji zużycia narzędzi rozwiązywano także przez bezpośrednie zastosowanie klasyfikatora immunologicznego. Detekcja anomalii sprawdzała się natomiast w poszukiwaniach zakłóceń w sygnałach reprezentujących zmiany temperatury silnika napędu posuwowego obrabiarki HSM oraz sygnałach reprezentujących pomiary drgań z zastosowaniem wibrometru laserowego.
EN
The paper presents application of artificial immune systems (AIS) for optimisation, classification and anomaly detection. The effectiveness of AIS-specific algorithms has been tested based on some tasks related to machine tool and cutting process diagnostics. In the case of optimisation, determination of parameters of fuzzy logic classifier applied for cutting tool wear identification is presented together with a problem of grinder thermal deformation diagnostics. The same classification task was analyzed via direct application of AIS. Finally, the results achieved with the negative selection algorithm while detecting anomalies in signal representing temperature of feed drive motor and signal representing vibration velocities are depicted.
8
Content available remote Searching of stable configurations of nanostructures using computational intelligence methods
Mrozek A., Kuś W., Burczyński T.
Czasopismo Techniczne. Mechanika
|
2010
|
R. 107, z. 4-M
85-97
EN
This paper deals with computational intelligence methods: evolutionary algorithms, artificial immune systems and the particle swarm optimization applied to the process of minimization of the potential energy of small nanostructures, such as atomic clusters. These algorithms simulate biological processes of the natural environment and organisms such as the theory of evolution and the biological immune systems. Mentioned approaches, generally, do not need any information about the gradient of the fitness function and give a strong probability of finding the global optimum. The main drawback of these methods is the long time of computations.
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie wybranych metod inteligencji obliczeniowej (algorytmy ewolucyjne, sztuczne systemy immunologiczne, optymalizacja rojem cząstek) do minimalizacji energii potencjalnej klastrów atomowych. Do opisu oddziaływań międzyatomowych użyte zostały potencjały Morsa i Murrella-Mottrama.
9
Content available remote Evolving ensembles of linear classifiers by means of clonal selection algorithm
Bereta M., Burczyński T.
Control and Cybernetics
|
2010
|
Vol. 39, no 2
325-342
EN
Artificial immune systems (AIS) have become popular among researchers and have been applied to a variety of tasks. Developing supervised learning algorithms based on metaphors from the immune system is still an area in which there is much to explore. In this paper a novel supervised immune algorithm based on clonal selection framework is proposed. It evolves a population of linear classifiers used to construct a set of classification rules. Aggregating strategies, such as bagging and boosting, are shown to work well with the proposed algorithm as the base classifier.
10
Optymalizacja bazy reguł systemu logiki rozmytej z zastosowaniem sztucznych systemów immunologicznych
Kuchta M.
Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska
|
2009
|
nr 1
189-198
PL
W artykule przedstawiono wstępne wyniki badań związanych z optymalizacją bazy reguł systemu logiki rozmytej z zastosowaniem algorytmu CLONALG. Algorytm CLONALG jest inspirowany na sztucznych systemach immunologicznych, a w szczególności na selekcji klonalnej.
EN
The optimization of fuzzy logie rule base is shown in this article. The system for optimization is based on artificial immune system, especially on clonal selection. Mamdani fuzzy logie rule base, rangę and center of membership function are optimized. The results of optimized FL system by artificial immune system are only about 5 % worse than Takagi-Sugeno FL system.
11
Content available Wykorzystanie podejścia immunologicznego do prognozowania szeregów czasowych
Pełech-Pilichowski T., Duda J.T.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2009
|
T. 13, z. 2
551-561
PL
W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania paradygmatu immunologicznego do wykrywania zdarzeń symptomatycznych, zwiastujących załamania trendu w szeregach czasowych, umożliwiających zwiększenie skuteczności krótko- i średnioterminowej predykcji ekstrapolacyjnej, prowadzonej z wykorzystaniem testów największej wiarygodności. Opisano koncepcję immunopodobnego algorytmu, definicje podstawowych obiektów systemu, przedstawiono przykładowe wyniki obliczeń numerycznych.
EN
This article presents an idea of application of immune paradigm to symptomatic event detection, announcing long-term trend changes in time series that give a possibility to improve efficiency of short and medium-term prediction based on linear trend extrapolation. A conception of immune-like algorithm and definition of main system objects are presented, exemplary results of calculation (applied to financial time series) given with partially implementation of proposed immune-based algorithm are showed.
12
Content available Algorytm selekcji klonalnej w marszrutowaniu pojazdów
Dąbrowski J.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2009
|
T. 13, z. 2
239-245
PL
Algorytmy selekcji klonalnej (SK) to algorytmy optymalizacji dyskretnej należące do klasy sztucznych systemów immunologicznych. W pracy przedstawiamy zastosowanie algorytmu SK do rozwiązywania NP-trudnego problemu Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Praca zawiera opis algorytmu i jego adaptacji do CVRP, wyniki badań nad parametrami algorytmu oraz eksperymentów komputerowych porównujących efektywność SK z algorytmem symulowanego wyżarzania dla przedstawionego problemu.
EN
Clonal Selection (CS) algorithms are discrete optimization algorithms that belong to the class of Artificial Immune Systems. In this work we present an application of CS principles to solving the NP-hard Capacitated Vehicle Routing Problem. We present details of the algorithm and some results of computer experiments aimed at assesing the parameters of the algorithm, as well as comparing it with a Simulated Annealing algorithm for CVRP.
13
Content available Artificial intelligence algorithms combined with the PIES in identification of polygonal boundary geometry
Zieniuk E., Kużelewski A., Gabrel W.
Diagnostyka
|
2006
|
nr 2(38)
53-56
EN
Identification of a shape of a boundary belongs to a very interesting part of boundary problems called inverse problems. Various methods were used to solve these problems. Therefore in practice, there are two well-known methods widely applied to solve the problem: the FEM and the BEM. In this paper a competitive meshless and more effective method - the PIES combined with artificial intelligence (AI) methods is applied to solve the shape inverse problems. The aim of the paper is an examination of two popular AI algorithms (genetic algorithms and artificial immune systems) in identification of the shape of the boundary.
PL
Identyfikacja kształtu brzegu należy do bardzo interesującej grupy zagadnień brzegowych nazywanej zagadnieniami odwrotnymi. Istnieje liczna grupa metod służących rozwiązywaniu takich problemów. Jednakże w praktyce do rozwiązywania zagadnień odwrotnych szeroko wykorzystywane są dwie metody: MES i MEB. W niniejszej pracy zaproponowano zastosowanie alternatywnej bezelementowej i bardziej efektywnej metody - PURC połączonej z algorytmami sztucznej inteligencji (SI) do identyfikacji kształtu brzegu. Celem pracy jest zbadanie efektywności dwóch popularnych algorytmów SI (algorytmów genetycznych i sztucznych systemów immunologicznych) w identyfikacji kształtu brzegu.
14
Content available Zastosowanie sztucznych systemów immunologicznych do rozwiązania problemu flow shop
Filipowicz B., Kwiecień J.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2005
|
T. 9, z. 1-2
79-84
PL
W ostatnich latach wśród metod sztucznej inteligencji coraz większą popularnością cieszą się sztuczne systemy immunologiczne (AIS). Niniejsza praca przedstawia zastosowanie sztucznych systemów immunologicznych do zagadnienia optymalizacji kombinatorycznej, jakim jest problem szeregowania zadań flow shop. Dzięki ewolucji przeciwciał opartej na selekcji klonalnej i dojrzewaniu swoistości sztucznych systemów immunologicznych można znaleźć rozwiązanie, które pozwala zminimalizować długość uszeregowania. Przykładowe eksperymenty dla różnej liczby zadań i maszyn pokazują, że AIS są skuteczną metodą rozwiązującą problem flow shop.
EN
Artificial immune systems (AIS) have been more and more popular with artificial intelligence methods in the past several years. This article presents an application of artificial immune system for combinatorial optimization problems such as flow shop scheduling problem. Thanks to antibodies evolution based on clonal selection and affinity maturation of artificial immune systems, we can find the solution that minimizes the makespan. Some experiments with different number of jobs and machines show that AIS are an effective method for solving flow shop problem.
15
Content available remote Właściwości miar podobieństwa w modelu sieci idiotypowej z binarną reprezentacją wzorców
Trojanowski K., Jankowiak M.
Prace Instytutu Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk
|
2004
|
Nr 977
1-20
PL
W niniejszej pracy analizowany jest model sieci idiotypowej zaproponowany w artykule autorstwa Farmer et al. w 1986 roku i wykorzystujący ciągi binarne do reprezentacji przeciwciał i antygenów. Jak pisali de Castro i Timmis o tej pracy w swojej książce w 2002 roku: "Ich (tj. Farmera i pozostałych autorów) prace mają wyjątkowe znaczenie, ponieważ stanowią pierwsze podejście do połączenia w całość matematycznej immunologii teoretycznej z paradygmatami inteligencji obliczeniowej. Tak jak w pracach Jerne~Ra ich model składał się ze zbioru równań różniczkowych służących obliczaniu dynamiki składników sieci." Jedno z tych równań, miara podobieństwa używana do obliczania dopasowania pomiędzy ciągami binarnymi była przedmiotem badań prezentowanych poniżej. Wykonany został zbiór testów mających na celu zbadanie wrażliwości miary na różne rodzaje binarnych wzorców oraz liczby bitów różniących mierzone wzorce. Ponadto zaproponowany został również nowy operator transformacji ciągów binarnych. Operator ten zmienia własności miary podobieństwa proponowanej przez Farmera, przy czym nowa miara z włączonym w nią operatorem transformacji okazuje się bardziej selektywna na różne ilości niepasujących bitów oraz położenie tych bitów w mierzonych ciągach binarnych niż jej poprzedniczka.
EN
The bitstring model of the immune network model proposed by Farmer et al. in 1986 is studied in this text. As de Castro and Timmis wrote about the paper in their book (2002): "Their works arę of extreme importance, as they constituted the first attempts to bring together mathematical theoretical immunology and computational intelligence paradigms. As in Jerne's work their model consisted of a set of differential eąuations to ąuantify the dynamics of the components of the immune network." One of these eąuations, the affinity measure used to evaluate match between binary strings, was the subject of the study presented below. A set of tests was perform to study the sensitivity of the measure to the different types of binary patterns and numbers of different bits in the strings. A new transformation operator for binary strings is also proposed. The operator modifies properties of the affinity measure proposed by Farmer. The new measure with the transformation operator included proves to be morę selective to the different numbers of non-matching bits and their position in the evaluated bit strings, than the previous one.
16
Content available remote Function optimization by the immune metaphor
Wierzchoń S. T.
TASK Quarterly : scientific bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
|
2002
|
Vol. 6, No 3
493-508
EN
The main goal of the immune system is to protect an organism against pathogens. To be able to recognize unknown (i.e. never seen) pathogens, the immune system applies a number of methods allowing to maintain sufficient diversity of its receptors. The most important methods are clonal selection and suppression of ineffective receptors. In effect the immune system admits maturation affinity property: during its functioning it continuously improves its ability to recognize new types of pathogens. This idea had found many interesting computer-oriented applications. In this paper a simple and easy to implement algorithm for multi-modal as well as non-stationary functions optimization is proposed. It is based on clonal selection and cells suppression mechanisms. Empirical results confirming its usability for uni-, multi-modal and non-stationary functions optimization are presented, and a review of other immunity-based approaches is given.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.