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上传时间: 2021-03-10
详细说明：受生物免疫系统（BIS）的免疫合作（IC）机制的启发，本文提出了一种基于IC机制的学习（ICL）框架。 在此框架中，首先将样品表示为抗原特异性特征载体和抗原非特异性特征载体，以模拟BIS中的抗原决定簇和危险特征。 抗原特异性和抗原非特异性分类器对两个向量进行评分，并分别输出实值信号1和信号2。 通过两个信号的协作，样本由协作分类器进行分类，从而同时解决了信号冲突问题。 ICL框架从免疫信号的角度模拟了BIS，并充分利用了免疫信号的协同作用，从而提高了ICL框架的性能。 它不涉及危险区的概念，并且进一步表明，在人工免疫系统（AIS）中，该危险区被认为是不必要的。 全面的实验结果表明，ICL框架是一种有效的学习框架。 基于ICL框架的恶意软件检测模型的性能分别比基于全球集中度的恶意软件检测方法和基于本地集中度的恶意软件检测方法分别高出约3.28％和2.24％，速度提高了两倍。
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