Đang tải... (xem toàn văn)
Trong sự phát triển của khoa học, nhiều lý thuyết mới đã được ra đời bằng cách quan sát các hoạt động trong thế giới tự nhiên, phát minh vật lý của Niutơn gắn với hiện tượng quả táo rơi là một ví dụ điển hình. Gần đây, máy tính được sử dụng như một công cụ để nghiên cứu các tiến trình sinh học nhằm đạt được hiểu biết tốt hơn về chúng, cũng như mong muốn áp dụng các nguyên tắc đã được hoàn thiện qua hàng triệu năm tiến hóa của tự nhiên vào giải quyết các bài toán của cuộc sống. Các ý tưởng xuất phát từ sinh học đã làm xuất hiện một số lĩnh vực nghiên cứu mới như: mạng nơron nhân tạo, mạng nơron tế bào, giải thuật di truyền, sự sống nhân tạo, otômat tế bào, tin sinh học,… AIS là một cách tiếp cận của tin sinh học, đó là khái niệm chỉ các hệ thống thông minh nhân tạo, giải quyết vấn đề dựa trên các nguyên lý, chức năng và mô hình hoạt động của hệ miễn dịch của con người
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(42)/N¨m 2007 HỆ MIỄN DNCH NHÂN TẠO VÀ ỨNG DỤNG Nguyễn Xuân Hoài (Học viện Kỹ thuật Quân sự) - Nguyễn Văn Trường (Trường ĐH Sư phạm - ĐH Thái Nguyên) Vũ Mạnh Xuân (Khoa KH Tự nhiên & Xã hội - ĐH Thái Nguyên) GIỚI THIỆU Trong phát triển khoa học, nhiều lý thuyết đời cách quan sát hoạt động giới tự nhiên, phát minh vật lý Niutơn gắn với tượng táo rơi ví dụ điển hình Gần đây, máy tính sử dụng công cụ để nghiên cứu tiến trình sinh học nhằm đạt hiểu biết tốt chúng, mong muốn áp dụng nguyên tắc hoàn thiện qua hàng triệu năm tiến hóa tự nhiên vào giải toán sống Các ý tưởng xuất phát từ sinh học làm xuất số lĩnh vực nghiên cứu như: mạng nơron nhân tạo, mạng nơron tế bào, giải thuật di truyền, sống nhân tạo, otômat tế bào, tin sinh học,… AIS cách tiếp cận tin sinh học, khái niệm hệ thống thông minh nhân tạo, giải vấn đề dựa nguyên lý, chức mô hình hoạt động hệ miễn dịch người [10] Giống hệ miễn dịch sinh học, AIS có số đặc trưng quan trọng như: chống chịu nhiễu, học giám sát, ghi nhớ, phân tán tự tổ chức AIS đánh phương pháp tính toán mềm có hiệu Phạm vi ứng dụng AIS không đơn giới hạn toán nhận dạng (lấy ý tưởng từ khả nhận biết loại bỏ phần tử có hại hệ miễn dịch sinh học), mà thực thu hút ý nhà nghiên cứu thông qua ứng dụng lĩnh vực bảo mật an toàn thông tin, học máy, robot học, điều khiển học, tối ưu hóa, xử lý ảnh [8] Bài báo trình bày nguyên lý hệ miễn dịch sinh học làm sở cho hệ miễn dịch nhân tạo, ứng dụng hệ miễn dịch nhân tạo vài nét tổng quan tình hình nghiên cứu lĩnh vực thời gian gần HỆ MIỄN DNCH SINH HỌC Hệ miễn dịch sinh học hệ thống thích nghi có khả tự nhận dạng tự tổ chức, bao gồm nhiều phận phân tán thể nhằm giúp cho thể chống lại lây nhiễm vi sinh vật bên Nó bao gồm kiến trúc phân tầng với chế tự điều chỉnh bảo vệ rộng khắp, với hai tầng bảo vệ là: hệ thống miễn dịch bNm sinh hệ thống miễn dịch thích nghi Hình Cấu trúc đa tầng hệ miễn dịch sinh học 13 T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(42)/N¨m 2007 Chức hệ miễn dịch sinh học nhận dạng tế bào phân chia chúng thành hai nhóm khác nhau: self (những tế bào thể tạo ra) non-self (những tế bào lạ), đồng thời loại bỏ tế bào thuộc loại non-self Hệ miễn dịch bNm sinh chủ yếu dựa vào bạch cầu hạt đại thực bào, hệ miễn dịch thích nghi dựa vào tế bào lymphô (lymphocyte) Các tế bào lymphô chia làm hai loại Bcell T-cell, chúng có khả ghi nhớ, thích nghi, mang phần tử thụ cảm bề mặt có khả nhận diện kháng nguyên (antigen) Vai trò B-cell sản sinh kháng thể (antibody) tương ứng với tác nhân gây bệnh, chức T-cell điều chỉnh tế bào khác công trực tiếp tế bào gây lây nhiễm thể Khi có kháng nguyên xâm nhập vào thể, quan thụ cảm bề mặt lymphô bào kích hoạt thực trình nhân rộng, đột biến tạo kháng thể thích hợp có khả nhận diện loại bỏ kháng nguyên Một số lymphô bào trở thành tế bào ghi nhớ lưu thông thể, sau đó, có loại kháng nguyên tương tự lây nhiễm hệ miễn dịch thích nghi nhanh chóng phát loại bỏ chúng Khả "tự hoàn thiện" hệ miễn dịch giúp thể không mắc lại bệnh cũ Hệ miễn dịch sinh học bao gồm 107 mạng miễn dịch (immune sub-network) với nguyên tắc hoạt động phức tạp Nó thực hệ thống hoạt động tin cậy, thống nhất, có khả tính toán song song phân tán Xét theo quan điểm khoa học máy tính, việc xây dựng hệ thống tính toán mô hệ thống miễn dịch sinh học có nhiều ý nghĩa thực tiễn [1] MÔ HÌNH CHUNG CHO AIS Có ba yếu tố để thiết kế AIS, là: biểu diễn mô hình trừu tượng cho thành phần hệ miễn dịch gồm tế bào, phân tử phần tử miễn dịch; tập hàm xác định độ thích hợp để định lượng tương tác phần tử; tập thuật toán để điều khiển tính động hệ thống Hình Cấu trúc phân tầng AIS AIS có cấu trúc phân tầng, tầng lĩnh vực ứng dụng, có vai trò định đến thành phần hệ thống cách biểu diễn thao tác thành phần Tầng thứ hai liên quan đến biểu diễn thành phần hệ thống mà quan trọng kháng thể kháng nguyên Tầng thứ ba phương pháp đánh giá độ thích hợp: thông thường sử dụng độ đo khoảng cách Hamming, Euclid Mahattan Tầng thứ tư liên quan đến thuật toán miễn dịch: thuật toán chọn lọc tích cực, thuật toán chọn lọc tiêu cực, thuật toán chọn lọc clôn, thuật 14 T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(42)/N¨m 2007 toán aiNet,… Tầng thứ năm đưa lời giải cho toán: lời giải toán cập nhật lại sau quần thể tạo đưa kết cuối đạt đến điều kiện kết thúc đó, chẳng hạn sau số lần lặp định [14] CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG CỦA AIS 4.1 Điều khiển AIS giải vấn đề tính không chắn phép biến đổi, đó, phương pháp để cải tiến chất lượng hệ thống điều khiển Đặc biệt kết hợp với mạng nơron giải thuật di truyền, xây dựng hệ thống có khả năng: lọc nhiễu, điều khiển thiết bị phức tạp, định điều khiển robot (quyết định robot coi kháng thể, tác động môi trường kháng nguyên), 4.2 An ninh máy tính Hai nội dung quan tâm lĩnh vực chống truy cập bất hợp pháp (ví dụ từ hacker, người dùng không đủ thNm quyền) mã có hại (ví dụ virus, worm, spyware) Các nguyên tắc phát loại bỏ vi sinh vật lây nhiễm hệ miễn dịch sinh học áp dụng cho thiết kế hệ thống an ninh máy tính Cách tiếp cận tự nhiên cho phép xây dựng hệ phát phòng chống đột nhập (Intrusion Detetion System) có khả tự động phát hiện, cảnh bảo sớm truy cập bất hợp pháp Phương pháp giới nghiên cứu thực hành an ninh mạng xem hướng có triển vọng [10, 18, 19] Hình vẽ minh họa phép ánh xạ thành phần hệ miễn dịch sinh học với kiến trúc hệ thống máy tính Bảng Ánh xạ thành phần hệ miễn dịch với kiến trúc máy chủ nhằm bảo vệ tiến trình hoạt động Hệ miễn dịch Môi trường mạng Tế bào Tiến trình hoạt động máy tính Cơ quan đa bào Số lượng quan Máy tính chạy đa tiến trình Các máy tính mạng Da hệ miễn dịch bNm sinh Mật khNu, quyền truy cập file, truy cập nhóm người dùng,… Hệ miễn dịch thích nghi Một tiến trình có khả kiểm soát tiến trình khác để phát bất thường Đáp ứng tự miễn dịch Self Chuông cảnh báo Ứng xử bình thường Nonself Ứng xử bất thường 4.3 Phát lỗi Lý thuyết mạng miễn dịch sử dụng để xây dựng chế phát lỗi Một số ứng dụng bao gồm: phát chNn đoán lỗi cảm biến , công cụ cắt gọt, máy công cụ, phần cứng, phần mềm 4.4 Phát bất thường hệ thống AIS sử dụng để giải toán phát bất thường chuỗi thời gian, phân đoạn ảnh hay kiểm tra ảnh kỹ thuật xây dựng tập dò (detector set) Các mẫu chuNn 15 T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(42)/N¨m 2007 hệ thống coi self, liệu quan sát thay đổi bất thường vượt ngưỡng cho phép coi non-self 4.5 Tối ưu hóa Các phương pháp hệ miễn dịch kết hợp với giải thuật di truyền, mạng nơron để giải nhiều toán tối ưu để tăng cường khả hội tụ thuật toán, trì tính đa dạng quần thể, quản lý ràng buộc 4.6 Khai phá liệu AIS phương pháp hiệu dùng cho nhận dạng liệu Một số áp dụng như: phân lớp DNA dùng sinh học, loại bỏ liệu dư thừa, giám sát bệnh truyền nhiễm, phân tích liệu y học,… Ngoài ra, AIS áp dụng số lĩnh vực khác như: học máy, rôbot học, lập lịch, ghi nhớ kết hợp, sinh thái học, hệ sản xuất (production system), nhà thông minh, đoán cấu trúc protein, trung hòa nhiễu thích nghi (adaptive noise neutralization) [10] TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU AIS TRONG THỜI GIAN QUA Những nghiên cứu sớm AIS tiến hành vào cuối năm 80 kỷ trước, phải đến mười năm sau AIS thực thu hút ý nhà nghiên cứu Hiện nay, hàng năm giới người ta thường tổ chức hội nghị quốc tế AIS (dưới bảo trợ Viện công nghệ điện - điện tử Hoa kỳ - IEEE), hội nghị lớn tính toán tiến hoá sinh học CEC, GECCO giành phiên đặc biệt chuyên AIS Chỉ tính riêng tháng đầu năm 2006, có đến 10 hội nghị quốc tế AIS tổ chức [13, 21] Hiện nay, nghiên cứu AIS Mỹ Trung Quốc hai cộng đồng nghiên cứu mạnh nhất, đặc biệt ứng dụng AIS an ninh máy tính Đã có số AIS đời bắt đầu đưa vào thử nghiệm, điển LYSIS (Trường đại học New Mexico, Hoa kỳ), CDIS (Bộ quốc phòng Hoa kỳ) [9], COMUS [3] (Viện khoa học quốc gia Trung Quốc), Tại Việt Nam, AIS lĩnh vực mới, chưa có cá nhân hay nhóm nghiên cứu tiến hành nghiên cứu hay ứng dụng kết nghiên cứu AIS Một ngoại lệ nhóm nghiên cứu NC (Natural Computation) thuộc khoa Công nghệ thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân Trong năm 2006, nhóm nghiên cứu tiến hành số nghiên cứu sở lý thuyết AIS ứng dụng giải toán tối ưu Nhóm nghiên cứu bước đầu tiến hành nghiên số hệ IDS mã nguồn mở LYSIS, SNORT, NESSUS, đồng thời đề xuất số giải pháp nhằm giải số vấn đề mà AIS-IDS gặp phải nhằm làm giảm kích thước không gian kháng thể, đồng thời tạo điều kiện cho phép khớp (match) nhận dạng kháng thể – kháng nguyên nhanh chóng xác [13, 14] XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU AIS TRONG THỜI GIAN TỚI Do tiềm mở rộng phạm vi áp dụng nhiều lĩnh vực sống nên AIS ngày thu hút ý nhà nghiên cứu khoa học [16, 18] Những nghiên cứu thời gian tới AIS bao gồm lý thuyết thực nghiệm, ứng dụng bao gồm hướng sau: 16 T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(42)/N¨m 2007 - Cải tiến mở rộng hệ AIS: cải tiến thuật toán có; kết hợp AIS với giải thuật di truyền, với mạng nơron nhân tạo hay logic mờ để xây dựng dựng hệ AIS lai (hybrid AIS) với hiệu suất khả ứng dụng tốt - Tạo nên AIS mới: xây dựng thuật toán mới, khai thác thêm ý tưởng có nguồn gốc từ hệ miễn dịch sinh học - Áp dụng AIS số lĩnh vực hệ thống với khả tiến hóa tự tổ chức (evolution with self-organization), phát phần tử ngoại lai phân tích liệu, hệ thống phòng chống đột nhập hiệu quả, - Mở rộng mô hình thiết kế AIS: nghiên cứu thêm không gian hình dạng để biểu diễn cho thành phần AIS, xây dựng hàm đánh giá mới, bổ sung tính chất cho thuật toán miễn dịch KẾT LUẬN Bài báo giới thiệu vấn đề nhất, mô hình cấu trúc AIS, giới thiệu số kết đạt năm gần nước giới xu hướng phát triển AIS thời gian tới Với phạm vi ứng dụng lớn nhiều khía cạnh miễn dịch học chưa khai thác triệt để, cho thấy việc nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật AIS Việt Nam cần thiết có ý nghĩa thực tiễn, đặc biệt lĩnh vực an ninh máy tính Tóm tắt Lĩnh vực hệ miễn dịch nhân tạo liên quan đến nghiên cứu phát triển mức tính toán trừu tượng hệ miễn dịch sinh học Bài báo trình bày tổng quan lý thuyết hệ miễn dịch sinh học, mô hình tổng quát cho AIS ứng dụng AIS Ngoài ra, số kết nghiên cứu gần xu hướng nghiên cứu tương lai đề cập Summary The field of Artificial Immune Systems (AIS) concerns studies and development of computationally interesting abstraction levels of the biology immune system This paper presents an overview of biology immune system theory, general AIS model, and applications of AIS Besides, recent research achievements and future research trend in these areas are also given in the paper Tài liệu tham khảo [1] A Somayaji, S Hofmeyr, and S Forrest.(1998) Principles of a Computer Immune System 1997 New Security Paradigms Workshop, 75-82, [2] C Kruegel et al.(2005), Intrusion Detection and Correlation: Challenges and Solutions, SpringerVerlag [3] D Feng (2006), The Design of an Artificial Immune System, in Proceedings of IEEE International Conference on Networking, International Conference on Systems and International Conference on Mobile Communications and Learning Technologies (ICNICONSMCL) 17 T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(42)/N¨m 2007 [4] D D Capite (2006), Self-Defending Networks: The Next Generation of Network Security, Cisco Press, [5] Dennis L Chao and Stephanie Forrest (2002), Information Immune Systems, in Proceedings of The First International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS), University of Kent at Canterbury, UK, September [6] Dipankar Dasgupta, Nii Attoh-Okine (1996), Immunity-Based Systems: A Survey, in Pro Of the ICMAS workshop on Immunity-Based Systems, Japan, December [7] E Carter and J Hogue (2006), Intrusion Prevention Fundamentals, Cisco Press, [8] F Liu, Q Wang and X Gao (2006), Survey of Artificial Immune System, in Proceedings of The First IEEE International Symposium on Systems and Control in Aerospace and Astronautics, 985-989 [9] K.P Anchor et al.(2002), The Computer Defense Immune System: Current and Future Research in Intrusion Detection, in The Proceedings of The IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’02), 1027-1032 [10] L N de Castro and J Timmis (2002), Artificial Immune Systems: A New Computational Intlligence Approach, Springer-Verlag [11] L Sompayrac (2003), How the Immune System Work, Blackwell Publishing [12] N Archibald et al (2005), Nessus, Snort, & Ethereal Power Tools, Syngress Publishing [13] Nguyễn Xuân Hoài (2006), Thuyết Minh Đề Nghiên cứu Cơ Khoa học Tự nhiên: “Nghiên cứu giải số vấn đề lập trình Gene Hệ miễn dịch nhân tạo”, mã số đề tài: 203106 [14] Phạm Văn Việt (2003), Nghiên cứu, phát triển ứng dụng hệ miễn dịch nhân tạo việc giải toán tối ưu, Luận văn thạc sĩ kỹ thuật, Học viện kỹ thuật quân sự, 2006 [15] R Rehman, Intrusion Detection with SNORT, Prentice Hall [16] Simon M.Garrett (2005), How Do We Evaluate Artificial Immune Systems?, Evolutionary Computation, 13(2): 145-178 [17] S Northcutt & J Novak (2003), Network Intrusion Detection, SAMS [18] U Aickelin, J Greensmith and J Twycross (2004), Immune System Approaches to Intrusion Detection - A Review, in The Proceedings of the Third International Conference on Artificial Immune Systems, LNCS 3239, 316-329 [19] T Lin et al (2006) Research on The Network Intrusion Detection Based on The Immune System, in Proceedings of the Fifth IEEE International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 4479-4482 [20] http://www.immunology.klimov.tom.ru [21] http://ais.cs.memphis.edu/papers/ais_bibliography.pdf [22] http://www.infoworld.com 18