Detekcja anomalii w plikach za pomocą wybranych algorytmów inspirowanych mechanizmami immunologicznymi

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.

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.