人工免疫和代碼相關性計算機病毒研究性論文
1對于計算機病毒進行特征提取方法分析
特征導向性分析，檢測器可以集合檢測器和自體信息數目疾病成指數關系，比如對于計算機系統可以進行信息數目檢測，對于難以進行大規模的數據應用的，可以使用無導向的隨機檢測，還可以利用固定字符進行識別，對于檢測器的數目大小可以進行及時減少，如果不能從根本上進行導向檢測，可以根據病毒特征進行大小訓練，通過疏導和截流方式，利用信息進行數據挖掘，同時進行信息和計算機代價平衡。從以上程序可以看出對于計算機病毒的程序分析研究，可以很好看出計算機病毒的程序及時調整，和訓練集中包含了病毒文件數，當訓練數量集中固定時候，可以選擇最合適的病毒庫進行個體數目病毒特征分析。
2計算機病毒的特征存儲結構分析
在實際的病毒特性分析中，可以對于病毒機理特征進行簡潔計算，采用合理長度，對于多個特征進行病毒標識，對已病毒多個特征進行相關聯系，同時還可以從理論方面進行模型研究和試驗工作。對于病毒個體層面檢測病毒概念，可以充分利用多個相關基因，嘗試每一個病毒樣本多個基因數據庫分析儲存，最后可以通過對于空間病毒進行相互匹配工作，得到病毒個體相似度，基于丟與病毒的向導性分析，可以很好控制住個數，還可以很好控制檢測計算代價問題，有效避免訓練時間太長導致模型失去實質問題。
3對于病毒的多層次匹配問題研究
在特征問題上，而已很好提高對于模型準確性研究工作，在法定程度類病毒基因發生中，可以對于病毒候選基因庫進行升級病毒處理，顯示基因庫和任何合法程度不同的形式，還能完善對于訓練集中病毒基因匹配工作，通過一定連續匹配可以進行選擇，對于傳統病毒進行及時定位，采用滑動窗口方式進行分析。利用有效信息特征進行提取方法儲存，在邏輯層面上進行很好匹配，對于可疑程序進行檢測，采用模型方式進行相互匹配結合，最大限度采用個體匹配方式，使得病毒樣本可最大限度識別病毒偽裝，發現已知病毒，從整體上進行分類，最大程度上提高模型準確性。
4結語
對于計算機病毒問題現在已經非常重視，相關病毒特征提取計算方法一直都快速發展，也受到自然免疫系統的啟發，人工的免疫系統也逐漸被關注，也得到很多人工免疫利用，對于計算機病毒代碼相關計算，可以很好提取病毒特征進行研究。根據文獻記載，對于病毒提取主要就是和病毒相關字節模式，在相對層面上可以記錄字節模型共同作用，利用選擇計算方法提取計算機病毒，檢測出病毒庫，實現對于合法程序的記憶，保證對于病毒判斷方法準確。計算機病毒主要有幾個特點，寄生性、傳染性、隱蔽性和破壞性等，所以要進行及時病毒研究，才能保證正常工作進展。
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