Мультиагентная модель искусственной иммунной системы для распознавания вредоносных программ

Abstract

В статье предлагается мультиагентная модель искусственной иммунной системы для определе-ния как существующих, так и новых модификаций вредоносных программ, которая позволяет распознать вирус с минимально возможными затратами системных ресурсов. Оценка эффективности предложенной модели выполнена путем сравнительного анализа с моделями на основе искусственной нейронной сети и искусственной иммунной системы. Представлены результаты экспериментальных исследований,демонстрирующие особенности предлагаемого подхода. Multi agent model representation an artificial immune system which is used for the detection of malicious code in executable files based on the organization as interactions between software agents and executable files, and software agents to each other is proposed. The proposed model is flexible, scalable and easily allows you to identify viruses with the lowest possible cost of system resources. Results of comparative experimental researches that demonstrate efficiency of the proposed approach is presented.