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人工免疫算法模拟生物免疫系统抵抗病毒和细菌等病原体的机制,具有耐受性、分布性、鲁棒性、适应性、多样性、免疫反馈和自组织等一系列特性,否定选择算法是实现人工免疫系统的主要算法,通过模拟T细胞的成熟机制生成成熟检测器,用于区分自体和非自体。现有否定选择算法存检测器冗余较大、易产生漏洞和缺乏自适应机制等问题,造成人工免疫系统对非自体的检测率和检测效率较低。本文详细分析了影响否定选择算法检测效率和对非自体检测率的因素,提出基于切割的否定选择算法。使用切割空间的方法生成检测器,依据各区域的非自体分布特点设置阈值,消除冗余的检测器,减少了检测漏洞,提高了检测效率和准确性;引入分层思想,设计了层次型的检测器管理机制,提高了检测器查找、更新效率,增强了自适应性。最后针对安全磁盘需保持较高I/O性能的特点,使用新型否定选择算法实现轻量级的访问控制系统,构成安全磁盘原型系统,测试表明新型否定算法具有更高的检测效率和准确性。本文的主要工作如下:1)从元素描述形式、匹配规则、检测器生成和管理方式等几个方面,详细分析了影响否定选择算法效率和对非自体检测准确性的因素。2)提出了基于切割的否定选择算法,根据自体在空间的分布,切割空间生成检测器,有效的减少了检测漏洞,消除了冗余的检测器,使系统只需使用少量的检测器即可检测出较多的非自体抗原。3)设计了动态区域阈值更新算法,根据检测器所处区域的特点,优化和调节否定选择算法的检测效率和检查非自体的准确性。4)设计层次型的检测器组织策略、基于优先级的检测器管理机制和快速检测器更新机制,提高了否定选择算法的检测效率,减少自体变化带来的大量开销或漏洞,增强了否定选择算法的自适应性。5)在智能磁盘系统中,使用新型否定选择算法实现访问控制功能,构建基于免疫的安全磁盘原型系统,通过I/O性能的测试与比较,表明了新型否定选择算法在保证安全性的同时,具有明显的效率优势,能有效的提高现有算法的检测效率和检查非自体的准确性。