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선상준(Sang-Joon Sun),심재윤(Jae-Yoon Sim),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.2
생체 면역시스템은 바이러스나 병원균 등의 외부 침입자로부터 자신을 보호한다. 본 논문에서는 이러한 기능을 컴퓨터 면 역시스템에 적용하기 위하여 생체 면역시스템의 기본 요소인 T세포를 모델링하였다. 모델링한 T세포는 MHC 인식부와 항원 인식부를 가지고 있으며, 매칭을 통하여 컴퓨터내의 램덤 파일로부터 자기 파일과 비자기 파일을 구분할 수 있다. 모델링한 T세포의 유효성을 보이기 위해서 컴퓨터 바이러스의 문제에 적용하여 자기-비자기 구분이 가능함을 보인다. Biological immune system protects self from intrusion such as virus, pathogenic bacteria. In this paper, we make a model of the T-cell of biological immune system to adopt this function into computer immune system. The modeled T-cell possesses the ability to be able to distinguishes self files from random files in computer. The T-cell consists of MHC perception and antigen perception, and distinguishes self from non-self through matching file which we must test. The preliminary experiments illustrate how the modeled T-cell might be applied to the problem of computer virus.
심귀보(Kwee-Bo Sim),선상준(Sang-Joon Sun) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.9
최근 컴퓨터의 사용이 보편화되면서 악의적 사용자에 의해 발생하는 컴퓨터 바이러스와 해킹에 의한 피해가 급속히 증가하고 있다. 남의 컴퓨터에 침입하는 해킹이나 데이터를 파괴하는 컴퓨터 바이러스에 의한 피해를 막기 위해 최근에 생명체의 면역시스템의 특징을 이용해 인공면역계를 구성해 시스템 침입탐지와 바이러스 탐지 및 치료에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 생체 면역계는 외부에서 침입해 세포나 장기에 피해를 주는 물질인 항원을 스스로 자기세포와 구분해 인식, 제거하는 기능이 있다. 이러한 면역계의 특징인 항원을 인식하는 기능은 자기세포의 확실한 인식을 가지고 있는 상태에서 다른 물질을 구분하는 자기/비자기(self/non-self) 인식방법으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 생체 면역계에서 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 Positive Selection을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 자기-인식 알고리즘을 구현하였다. 제안한 알고리즘은 큰 파일에서의 Detection을 구성하기 용이한 점을 가지며 국소변경과 블록변경에 대한 자기인식률을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다. According as many people use a computer newly, damage of computer virus and hacking is rapidly increasing by the crucial users A computer virus is one of program in computer and has abilities of self reproduction and destruction like a virus of biology. And hacking is to rob a person's data in a intruded computer and to delete data in a person's computer from the outside. To block hacking that is intrusion of a person's computer and the computer virus that destroys data, a study for intrusion-detection of system and virus detection using a biological immune system is in progress. In this paper, we make a model of positive selection and negative selection of self-recognition process that is ability of T-cytotoxic cell that plays an important part in biological immune system. So we embody a self-nonself distinction algorithm in computer, which is an important part when we detect an infected data by computer virus and a modified data by intrusion from the outside. The composed self-recognition process distinguishes self-file from the changed files. To prove the efficacy of self-recognition algorithm, we use simulations by a cell change and a string change of self file.