Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "artificial immune systems" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
From immunology to modeling, processing and analysis of data
Od immunologii do modelowania, przetwarzania i analiz danych
Autorzy:
Lasek, Mirosława
Lasek, Witold
Pęczkowski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432071.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
immunology
immunocomputing
artificial immune system
algorithms of artificial immune systems
representation of the elements of biological systems in artificial immune systems
the use of artificial immune algorithms in practice
Opis:
Observation of nature is often the inspiration for unconventional and innovative ideas, proposals, suggestions, overall concepts for carrying out modeling phenomena and technical processes, economic, processing and analysis of statistical data. Artificial neural networks, genetic algorithms and evolutionary algorithms were created as an imitation of biological solutions. In recent years, the rapid development of immunological algorithms which are based on the action of the human immune system, has occurred. These algorithms are used in mathematics, engineering, problem solving in decision making, management, economics, finance. At the beginning of this article we describe the action of the human immune system, which is the basis for the construction of immune algorithms. Then we present the most important mechanisms influencing the operation and construction of the algorithms based on biological mechanisms of the immune system, in particular the negative selection, immune network, clonal selection. Then we describe how the elements and mechanisms of artificial immune system algorithms are represented to enable modeling, processing and analysis of data. In the last part of the article to illustrate the wide range of possibilities of using immune algorithms to solve various sorts of problems from a completely different fields, we present examples of applications that involve the assessment of bank borrowers, the task of coloring a graph belonging to combinatorial optimization problems, a multi-dimensional classification, fault detection.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2013, 4(30); 196-225
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detekcja anomalii w plikach za pomocą wybranych algorytmów inspirowanych mechanizmami immunologicznymi
Autorzy:
Widuliński, Patryk
Wawryn, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118552.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
systemy wykrywania intruzów
sztuczne systemy immunologiczne
wirusy
szkodliwe oprogramowanie
algorytm negatywnej selekcji
generacja receptorów
anomalia
wykrywanie anomalii
intrusion detection system
artificial immune systems
viruses
malware
negative selection algorithm
receptor generation
anomaly
anomaly detection
Opis:
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.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2019, 14; 23-41
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies