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T세포 발생과정의 긍정 및 부정 선택에 기반한 변경 검사 알고리즘
Change Detection Algorithm based on Positive and Negative Selection of Developing T-cell 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.13 no.1, 2003년, pp.119 - 124  

심귀보 (중앙대학교 전자전기공학부) ,  이동욱 (중앙대학교 전자전기공학부)

초록
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본 논문에서는 생체의 면역계에서 중요한 역할을 하는 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 긍정 선택(positive selection)과 부정 선택(negative selection)을 모델링하였다. 그리고 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 변경 검사 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법은 자기를 인식하는 MHC 인식부와 비자기를 인식하는 항원 인식부를 생성하는 알고리즘이다. 따라서 제안한 방법은 실제 면역세포와 마찬가지로 자신과 침입자 모두에 대한 인식기를 가지고 변경을 탐지하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 자기파일의 국소가 변경되었을 때와 블록이 변경되었을 때에 대하여 두 가지 방법을 이용한 변경 검사 알고리즘의 특성과 유효성을 밝힌다

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we modeled positive selection and negative selection that is developing process of cytotoxic T-cell that plays important role in biological immune system. Also, we developed change detection algorithm, which is very Important part in detecting data change by intrusion and data infecti...

주제어

참고문헌 (1)

  1. Forrest, Stephanie, Hofmeyr, Steven A., Somayaji, Anil. Computer immunology. Communications of the ACM, vol.40, no.10, 88-96.

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