प्रतिरक्षा के साथ इंटरनेट या भगवान लेगो क्यों नहीं खेलते हैं

अधिकांश प्रोग्रामर लगातार सीखते हैं। हम गुरु की पुस्तकों को पढ़ते हैं और पेशेवरों के कोड को देखते हैं। और हम तर्क देते हैं कि कौन सी विधि बेहतर है और कौन सा समाधान पूर्ववर्ती है।
लेकिन कल्पना कीजिए कि एक सुपर पेशेवर है जिसका कोड हम देखने में कामयाब रहे। हम उससे क्या सीख सकते हैं? और हम क्या निष्कर्ष निकाल सकते हैं?

तो - कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली।


वास्तविक प्रतिरक्षा प्रणाली एक अत्यंत जटिल और पूरी तरह से समझ से बाहर की चीज है, जिसमें दीर्घकालिक स्मृति वाली कोशिकाएं होती हैं, जिनका वजन मानव मस्तिष्क के वजन के बराबर होता है।
यह संपूर्ण प्रतिरक्षा प्रणाली का वर्णन करने के लिए महंगा है, और एक विस्तृत लेख हेबेर के लिए अनिद्रा वाले लोगों के लिए एक पोर्टल के लिए अधिक उपयुक्त होगा। इसलिए, मैं मुख्य बिंदुओं पर बहुत ही सतही रूप से चलाऊंगा, सिलिको के प्रजनन (विवो में बहुत महत्वपूर्ण) के संदर्भ में कम महत्वपूर्ण कई को लंघन।

प्रतिरक्षा प्रणाली खुद (बाद में आईपी) को आमतौर पर दो भागों में विभाजित किया जाता है - सहज और अनुकूली। हालांकि, प्रकृति एक खराब सिस्टम आर्किटेक्ट है, और अमूर्त के स्तर को पसंद नहीं करती है। लेकिन वह विरासत में मिले समाधानों का उपयोग करना पसंद करती है। मानव आईपी प्राचीन एल्गोरिदम और नए विकास का एक समूह है और इसे हमेशा अलग करना आसान नहीं है।
इसलिए, हम पहले वस्तुओं और प्रक्रियाओं को सूचीबद्ध करने का प्रयास करेंगे।

1. लिम्फोसाइट्स। कोशिकाएं जो प्रतिरक्षा प्रणाली का आधार बनती हैं, वे कोशिकाओं (बी-कोशिकाओं और टी-कोशिकाओं) के विशेष संस्करणों के लिए एक सार आधार वर्ग हैं। कुछ प्रकार के लिम्फोसाइट्स अपनी सतह पर एक आणविक डिटेक्टर (मेजर हिस्टोकंपैटिबिलिटी कॉम्प्लेक्स, एमएचसी) ले जाते हैं, जो एक प्रोटीन अणु (निकटतम सादृश्य एक कुंजी और एक ताला) के लिए बाध्य है। यह डिटेक्टर सिस्टम के भीतर अद्वितीय हो सकता है। कई प्रकार के लिम्फोसाइट्स परिपक्वता के दौरान अपने प्रकार को बदल सकते हैं, उनके पास ऐसी स्थितियां हैं जो विभिन्न सक्रियकर्ताओं के प्रभाव में स्विच करती हैं।
1.1। टी लिम्फोसाइट्स। कई उप-प्रजाति और विशेषज्ञता वाले सेल। इस आधार वर्ग से विभिन्न प्रकार विरासत में मिले हैं, जो अपनी विशेषज्ञता को बदल सकते हैं।
1.1.1 टी-किलर (टीके), हत्यारा कोशिकाएं। कुल नियंत्रण की सेवा में स्थापित जल्लाद, अपने स्वयं के क्षेत्र को साफ करना। वे कैंसर कोशिकाओं, क्षतिग्रस्त कोशिकाओं, या वायरस से संक्रमित कोशिकाओं को नष्ट कर देते हैं।
1.1.2 टी-हेल्पर्स (Th)। कोशिकाएं जो अन्य कोशिकाओं को सक्रिय करती हैं और जानकारी ले जाती हैं।
1.2। बी-कोशिकाओं। कोशिकाएं शरीर की अनुकूली प्रतिक्रिया के लिए जिम्मेदार होती हैं। बी-कोशिकाएं अपने जीनोम को बदल सकती हैं और अपने जीवनकाल के दौरान विकास के विभिन्न चरणों में विभिन्न डिटेक्टरों को विकसित कर सकती हैं।
1.2.1 प्लाज्मा बी कोशिकाएँ। एंटीबॉडी का मुख्य आपूर्तिकर्ता।
1.2.2 दीर्घकालिक स्मृति कोशिकाएं एंटीबॉडी उत्पादन के तंत्र के बारे में जानकारी लेती हैं।
2. एंटीजन-प्रेजेंटिंग सेल (APC)। कोशिकाओं का एक समूह जिसमें मैक्रोफेज और डेंड्राइटिक सेल (डीसी) शामिल हैं। उनका उद्देश्य प्रोटीन के टुकड़ों को "शो" करना है, जो सेलुलर प्रोटीन से उत्पन्न होने वाले पाचन को टुकड़ों में प्रतिरक्षा प्रणाली के अन्य कोशिकाओं में विभाजित करते हैं। टुकड़ा MHC से जुड़ा हुआ है और कोशिका झिल्ली पर उजागर होता है। वास्तव में, यह कुंजी चयन के लिए एक "लॉक" की नकल है।
2.1। डीसी, डेंड्राइटिक सेल। यह उनके साथ है कि "खतरे के सिद्धांत" की अवधारणा मुख्य रूप से जुड़ी हुई है। उनके जीवन का अधिकांश हिस्सा वे निष्क्रिय हैं, लेकिन समस्याओं के मामले में वे अधिक सक्रिय हो जाते हैं और काम करना शुरू कर देते हैं।
3. एंटीजन (एजी)। बाहरी खतरे का वह हिस्सा जो प्रतिरक्षा प्रणाली द्वारा पता लगाया जाता है। ये आमतौर पर प्रोटीन या विषाक्त पदार्थ होते हैं।
4. एंटीबॉडी। एंटीजन के लिए बाध्य करने की क्षमता के साथ एक विशेष वाई-आकार के रूप में प्रोटीन, वे भी इम्युनोग्लोबुलिन हैं। इनमें विभिन्न डाइजेस्ट को धारण करने के लिए आणविक "टिका" शामिल है। प्रतिजन को बांधने से विषाक्त पदार्थों को सीधे अवरुद्ध किया जाता है। यदि कोशिका प्रभावित होती है, तो एंटीबॉडी कोशिका की सतह पर परिसरों को बांधती है और बाद में विनाश के लिए इसे चिह्नित करती है।

जब हम रूपक "की-लॉक" के बारे में बात करते हैं, तो हमें समझना चाहिए कि यह केवल एक रूपक है।
कुंजी या तो लॉक के पास जाती है या फिट नहीं होती है - यह एक बाइनरी विशेषता है। आणविक डिटेक्टर के लिए, "उपयुक्त, उपयुक्त नहीं" मूल्य वास्तविक है और इसे आत्मीयता कहा जाता है। यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण बिंदु है और इसका उपयोग मक्खी पर आत्मीयता को समायोजित करने के लिए किया जाता है।

आईपी ​​का एक निश्चित हिस्सा (मुख्य रूप से जन्मजात उपप्रणाली) मूल रूप से पारंपरिक डिटेक्टर-प्रतिक्रिया योजना से मेल खाती है, जिसका उपयोग आधुनिक एंटीवायरस में भी किया जाता है। लेकिन सभी नहीं। वास्तविक आईपी में कुछ ऐसा है जो हमारे रक्षा प्रणालियों में मौजूद नहीं है, शून्य-दिन के हमले की प्रक्रिया बहुत ही संभावना नहीं है।

हालाँकि, हम इस पर लौट आएंगे, लेकिन अब हम प्रक्रियाओं के विवरण (बहुत संक्षिप्त) पर आगे बढ़ेंगे।

1. अपोप्टोसिस एक नियंत्रित कोशिका मृत्यु है, केंद्र सरकार और आम जनता की सहमति से एक जीव में साधारण नरसंहार। कभी-कभी, किसी कारण से, आपके अपने शरीर के सेल को नष्ट करने की आवश्यकता होती है। उपयोग की गई सामग्री का नियोजित डीकोमिशनिंग। कचरा संग्रहकर्ता, वह एक बायोरिएक्टर है। इस मामले में, झिल्ली की अखंडता अंत तक बनी हुई है।
2. परिगलन एक अनियोजित विनाश है, जैसे कि बाहरी हमला। इस मामले में, झिल्ली पारगम्यता कम हो जाती है, सेल से एक इजेक्शन होता है और शरीर बड़े पैमाने पर मृत्यु को ठीक करने में सक्षम होता है। बाहरी कारणों से होने वाली यह मृत्यु, शुरू होने का संकेत है। इस संकेत के बाद, शरीर की सेनाएं जुट जाती हैं, तापमान बढ़ जाता है (आवश्यक रासायनिक प्रतिक्रियाओं की गति में वृद्धि के साथ), रक्त प्रवाह तेज हो जाता है, सेल प्रशिक्षण के तंत्र चालू हो जाते हैं ताकि हमला पूरी तरह से सुसज्जित हो।

दो प्रक्रियाओं के बीच का अंतर उस चीज का सार है जिसे डेंजर थ्योरी कहा जाता है।
यह एक अपेक्षाकृत नया सिद्धांत है, इसका जन्म 1994 तक है और पौराणिक पोली मेटिंजर के नाम के साथ जुड़ा हुआ है। अवधारणाओं के बीच मौलिक सीमा इस तथ्य में निहित है कि शरीर (पारंपरिक एंटीवायरस के विपरीत) बाहरी संकेतों का जवाब नहीं देता है, लेकिन आंतरिक स्थिति और बाहरी प्रतिक्रियाओं के संयोजन के लिए है। या, दूसरे शब्दों में, प्रणाली अनिवार्य रूप से चिंतनशील है। वह नहीं जान सकती कि कोई उस पर हमला कर रहा है। लेकिन वह जानती है कि वह कब बीमार है।

यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण सीमा है।
वास्तव में, हम एक सरल "दोस्त या दुश्मन" क्लासिफायर से एक जटिल विसंगति डिटेक्टर की ओर बढ़ रहे हैं, जो उस क्षण को निर्धारित करता है जब सिस्टम अपनी अखंडता खोना शुरू कर देता है और कुछ करने की आवश्यकता होती है। और इस विसंगति डिटेक्टर को अवधारणा बहाव के लिए उत्कृष्ट समर्थन है।

हालांकि, वास्तविक प्रतिरक्षा प्रणाली में बाहरी पैटर्न की प्रतिक्रिया भी होती है।
अस्थि मज्जा लगातार बी और टी कोशिकाओं का निर्माण करता है, जिनमें से कई जीनोम के यादृच्छिक भाग का पता लगाने के लिए जिम्मेदार होते हैं। फिर संवेदी भाग को आपके शरीर के एंटीजन के साथ प्रतिक्रिया के लिए जांचा जाता है, और आपके प्रिय से कम से कम कुछ का पता लगाने वाले किसी भी सेल को तुरंत नष्ट कर दिया जाता है। यह एक कठिन शून्य गलत सकारात्मक मानदंड प्रदान करता है। और एक ही समय में, सेंसर का एक विशाल सरणी एक यादृच्छिक प्रतिक्रिया के साथ बनाया जाता है, संभव हमलों की अधिकतम कवरेज प्रदान करता है, लेकिन शरीर को कवर किए बिना। इस चरण को नकारात्मक चयन कहा जाता है।
वास्तव में, यह कंप्यूटर दुनिया में एक नवीनता डिटेक्टर कहा जाता है का पहला कदम है।
अंतिम बिंदु है जिसे एफाइन परिपक्वता कहा जाता है। यह जीनोम, दैहिक अतिसक्रियता में तेजी से बदलाव है। खतरे के मामले में सक्रिय होने पर, सेल जीनोम को बेतरतीब ढंग से संशोधित करना शुरू कर देता है, जिससे डिटेक्टर का समायोजन होता है, सामान्यीकरण में बदलाव होता है, कैप्चर स्पेस का विस्तार या संकुचन होता है, और एक विशिष्ट हमले के विकल्प को अधिक सटीक रूप से पकड़ने की क्षमता प्राप्त होती है।

अब किसी प्रियजन के पूरे शरीर में बिखरे सेंसर की एक पूरी श्रृंखला की कल्पना करें। ये सभी लाखों कोशिकाएं जिनका वजन मस्तिष्क के वजन के बराबर है।
और जिनमें से प्रत्येक में एक अद्वितीय डिटेक्टर है।
व्यक्तिगत रूप से, मैं इस तरह की प्रणाली के पैमाने और क्षमताओं से प्रभावित हूं।
एक भी आधुनिक सुपर कंप्यूटर औसत गोपनिक चबाने वाले बीज की प्रतिरक्षा प्रणाली की कंप्यूटिंग शक्ति के साथ तुलनीय नहीं है, ऐसे गोपनियों के मोबाइल क्लस्टर का उल्लेख नहीं करना है।
हालांकि, यह मत भूलो कि इस परियोजना के पीएम ने (इसका बैकअप खो दिया है) असीमित धन और अनिश्चित काल था, अर्थात। हम केवल सपने देख सकते हैं। यह संभव है कि इस तरह के बजट से हम बेहतर करेंगे।

कथा के तर्क के अनुसार, मुझे सिलिको में प्रतिरक्षा प्रणाली के बराबर वर्णन करना होगा। हालाँकि, यह पाठ आनुवंशिक एल्गोरिदम के सभी प्रकारों को सूचीबद्ध करने की तुलना में अधिक कृतघ्न है।
मैं केवल प्रतिरक्षा नेटवर्क के विश्लेषण के आधार पर बनाए गए मुख्य तरीकों के नाम दूंगा और मुझे व्यक्तिगत रूप से दिलचस्प लग रहा था। जो लोग रुचि रखते हैं, वे संबंधित पत्रिकाओं में वर्णन पा सकते हैं या बस पीडीएफ प्रारूप में बहुत सारे पाठों को गूगल कर सकते हैं।

डीसीए - डेंड्राइटिक सेल एल्गोरिथ्म।
AIRS - कृत्रिम प्रतिरक्षा मान्यता प्रणाली
फिन - औपचारिक प्रतिरक्षा नेटवर्क
CLONALG - क्लोनल चयन एल्गोरिथ्म
aiNet - क्लस्टरिंग और फ़िल्टरिंग के लिए कृत्रिम प्रतिरक्षा नेटवर्क
libtissue - प्रतिरक्षा प्रणाली के क्षेत्र में प्रयोगों के लिए पुस्तकालय

पेशेवरों के लिए, मैं साइट www.dangertheory.com को भी निर्दिष्ट कर सकता हूं ।
चिकित्सकों की वेबसाइट www.artific-immune-systems.org/algorithms.shtml में रुचि हो सकती है
कई एल्गोरिदम वीका में पोर्ट किए गए हैं और आप अपने व्यक्तिगत सैंडबॉक्स में उनके साथ खेल सकते हैं।

अब हम एक विषय की ओर मुड़ते हैं जो लेखक के करीब है - कोड में व्यावहारिक कार्यान्वयन की चर्चा। मेरा मतलब यह नहीं है कि तैयार लिविंग सिस्टम के टुकड़ों से खींचे गए एल्गोरिदम का कार्यान्वयन। हम एक समग्र समझ में रुचि रखते हैं।

मुख्य प्रोग्रामर की एक कोड समीक्षा जो गलती से हमारे हाथों में गिर गई, सी ++ चिकित्सकों की पुस्तकों को पढ़ने की तुलना में अधिक उपयोगी हो सकती है। प्रकृति के डिजाइन पैटर्न हमारे राजनीतिक रूप से सही प्रतिबंध और "अच्छे" कोड के नियमों से बहुत अलग हैं। इसलिए, इस लेख में मैं सामान्य विचारों पर ध्यान केंद्रित करता हूं, और विशिष्ट एल्गोरिदम पर नहीं - उनमें से बहुत सारे हैं और इसलिए, उनमें से कोई भी पूरी तरह से काम नहीं कर रहा है।

जीवविज्ञानियों, गणितज्ञों और प्रोग्रामर की भागीदारी के साथ अंतःविषय टीमों द्वारा प्रतिरक्षा प्रणाली का अध्ययन एक बहुत ही उपयोगी कदम था, जिसने इच्छुक व्यक्तियों के बीच काफी संख्या में अनुदान वितरित किया। ओपन-सोर्स लाइब्रेरी, डीसीए एल्गोरिदम, सुंदर शब्द इम्यूनोकोम्प्यूटिंग, और सूचना सुरक्षा समस्याओं पर एक नया रूप भी महत्वपूर्ण उपलब्धियां हैं।
लेकिन हम अंतिम परिणाम में क्या प्राप्त करना चाहते हैं?
हम चीफ सिस्टम आर्किटेक्ट से क्या सीख सकते हैं?
लोहे में प्रकृति के निर्णयों को प्रत्यक्ष रूप से प्रस्तुत करना मूर्खतापूर्ण है - अन्यथा हमारी कारों पर पहियों के बजाय धातु के पैर खड़े होते। जैविक न्यूरॉन्स के साथ तंत्रिका नेटवर्क बहुत आम नहीं हैं, आनुवंशिक एल्गोरिदम एक डबल हेलिक्स के प्रजनन की वास्तविक प्रक्रियाओं की एक पूर्ण प्रतिलिपि नहीं हैं।

नीचे मैं एक इंजीनियर की विनम्र राय व्यक्त करूंगा, जो इम्यूनोलॉजी में बहुत पारंगत नहीं है।

1. हम उनकी आदिम, व्यक्तिपरक और कड़ाई से मानव के अनुसार प्रक्रियाओं को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसलिए, उपरोक्त सभी एल्गोरिदम केवल उसी हिस्से को लागू करते हैं जो हम जीवित प्रकृति में समझने में सक्षम थे। भविष्य के एआईएस में एक विसंगति डिटेक्टर, क्लस्टरिंग, एक शिक्षक के साथ या उसके बिना प्रशिक्षण शामिल होना चाहिए?
वास्तविक प्रतिरक्षा प्रणाली में एक स्पष्ट रूप में ऐसे घटक नहीं होते हैं। हमारे विपरीत, भगवान लेगो नहीं खेलता है। प्रतिरक्षा प्रणाली का वास्तविक उद्देश्य "I-not Ya" का भेद भी नहीं है, जैसा कि पहले सोचा गया था। अपनी खुद की अखंडता को बनाए रखना कुछ ऐसा है जो आईटी विपणक की पुस्तिका में आकर्षक शीर्षक नहीं रखता है। इसलिए, जब हम कहते हैं कि एआईएस में कुछ प्रकार के घटक शामिल हैं - यह पूरी तरह से सही नहीं है। एआईएस एक क्लासिफायरियर, विसंगति डिटेक्टर या डेटा फ्यूजन की तरह नहीं है, हालांकि इसकी इसी कार्यक्षमता है। यह एक अलग शब्द है, जब घटकों में विघटित होता है, तो कुछ खो जाता है।
2. सुरक्षा प्रणाली सुरक्षा की वस्तु पर एक अधिरचना नहीं है। वह इस सुविधा का हिस्सा है। यह हमलों से रक्षा नहीं करता है - हम सभी बाहरी दुनिया से लगातार रक्षा में रहते हैं। यह एक अमित्र वातावरण में सुविधा की जीवन शक्ति और अखंडता को बनाए रखता है। इसलिए, शुरू से ही संरक्षित प्रणाली की गहरी संवेदनशीलता उसमें रखी गई है, इसे बाहर से एक अलग स्तर से संलग्न नहीं किया जा सकता है।
3. गहरी संवेदनशीलता के परिणामस्वरूप, आंतरिक सेंसर को घटक राज्यों की अधिकतम संभव सूची और उनके संयोजनों से यादृच्छिक चयन होना चाहिए। फिर संरक्षण अपने राज्य को पूरी तरह से ट्रैक कर सकता है। सीमा में, सिस्टम को अपने सभी डेटा तक पहुंच होनी चाहिए, जिसमें एक कोड होता है जिसमें एक मनमाना स्तर होता है। आधुनिक वाणिज्यिक प्रणालियों में, यह अवास्तविक लगता है अगर हम "अच्छा" कोडिंग और घटकों के बंद कोड के लिए सभी राजनीतिक रूप से सही नियमों को याद करते हैं। गोडेल की मशीन को बनाना, शैली का पालन करना और आमतौर पर स्वीकृत प्रोग्रामिंग प्रथाओं या विशेषज्ञ सिफारिशों का पालन करना मुश्किल है।
4. सुरक्षा प्रणाली सुरक्षा की वस्तु के संबंध में व्यक्तिगत है। बैंक में सचिव के कंप्यूटर को सोलिटेयर खेलने से बचाया जा सकता है। एक एंटीवायरस लैब में सैंडबॉक्स ट्रोजन संक्रमण के लिए खुला होना चाहिए। प्रत्येक मामले में, "आदर्श" और "खतरे" की अवधारणाएं अलग-अलग हैं। अकाउंटिंग सर्वर और रेंडर फार्म बहुत अलग चीजें हैं और यह फिल्टर, पैटर्न और एक्सेस लिस्ट की एकल सूची का उपयोग करके अपने बचाव का कोई मतलब नहीं है।
किसी के लिए एक अप्रयुक्त राष्ट्रपति के लिए एक राजनीतिक पोस्ट पढ़ने के लिए आक्रमण करने का प्रयास है। और, इसलिए, उनके किंडल को ऐसे ग्रंथों से संरक्षित किया जाना चाहिए। "खतरे" की अवधारणा "अवांछित व्यवहार" में फैलती है। स्पैम फ़िल्टर, पोर्न फ़िल्टर, ओपिनियन फ़िल्टर अन्य बाज़ार हैं, लेकिन AIS का उपयोग सभी में किया जा सकता है, जिससे सूचना स्थान में लिमोव एथिसोस्फीयर बन जाता है।
5. एक बहु-स्तरीय सुरक्षा प्रणाली - और यह वह नहीं है जिसके बारे में एंटी-वायरस विपणक लिखते हैं। यह उप-प्रणालियों का एक समूह है, जिसमें न केवल प्रत्येक घटक की अपनी प्रतिरक्षा प्रणाली होती है, बल्कि समूह के संरक्षण से स्वतंत्र होकर, समूह को स्वयं अपने नियमों द्वारा संरक्षित किया जाता है। सैद्धांतिक रूप से, आप प्रत्येक कंप्यूटर की व्यक्तिगत सुरक्षा के साथ कॉर्पोरेट नेटवर्क सुरक्षा बना सकते हैं - कंप्यूटर के लिए खतरे और मूल नेटवर्क अलग हैं। और सिद्धांत रूप में, आप पूरे इंटरनेट के लिए सुरक्षा बना सकते हैं - सिस्टम बहुत आसानी से तराजू।
6. संरक्षण अनुकूल होना चाहिए। इसका मतलब यह नहीं है कि उसे हर बार एक नई स्थापना के साथ प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। लेकिन यह फैशनेबल एंटीवायरस के अपडेट की प्रतीक्षा किए बिना नए खतरों के आगमन के साथ विकसित होना चाहिए।
7. एक वास्तविक प्रतिरक्षा प्रणाली बड़ी संख्या में वस्तुओं के साथ एक चीज है, लेकिन रिश्तों की एक छोटी संख्या, कनेक्टिविटी का इतना निम्न स्तर आधुनिक आर्किटेक्ट के लिए दुर्गम है। समन्वय का एक भी केंद्र नहीं है, हालांकि डेंड्राइटिक कोशिकाएं और माध्यम स्वयं ही परस्पर क्रिया का हिस्सा हैं। यह एक साफ वितरित प्रणाली है जो वितरण और समानता का अधिकतम लाभ उठाती है।
8. सबसे महत्वपूर्ण और अंतिम बिंदु। इस तरह के सिस्टम के बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए कोई व्यावसायिक मॉडल नहीं है, जिस तरह नैप्स्टर और सीडीएस उद्योग से पहले पीयर-टू-पीयर नेटवर्क का कोई बिजनेस मॉडल नहीं था। इस बात की पुष्टि कई एंटी-वायरस कंपनियों के लोगों ने की, जिनके साथ मैंने बात की थी। हालांकि, यह शुरुआत से ही स्पष्ट था, एंटीवायरस बाजार बहुत बड़ा है और अचानक आंदोलनों और क्रांतिकारी परिवर्तनों के लिए पूंजीकृत है।

और, निष्कर्ष में, प्रोटोटाइप के संभावित कार्यान्वयन पर कुछ विचार।

विसंगति डिटेक्टर एक महत्वपूर्ण बिंदु हैं। उनमें से कई हैं, एक-क्लास के क्लासिफायर से लेकर प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल तक। हालांकि, यह एक बहुत ही क्रूड स्तर है, जो वास्तविक स्थितियों में बहुत अधिक एफपी देता है। अनुसंधान प्रोटोटाइप के लिए, कोई वृद्धिशील निर्णय पेड़ों की कोशिश कर सकता है, जैसे कि एक वर्ग के बहुत तेजी से पेड़ से असममित यादृच्छिक वन।
आदर्श रूप से, यह आनुवांशिकी होना चाहिए, यदि आप संसाधनों और खराब सामान्यीकरण के अपने लालच को भूल जाते हैं।

सेंसर अच्छे चयन के साथ सिस्टम राज्यों का एक यादृच्छिक संयोजन हैं। जेनेटिक्स (जो कुछ महंगा है), या सरल मोंटे कार्लो का उपयोग करके उन्हें प्राप्त करना संभव है। किसी भी मामले में, संवेदक का डिजाइन पूरी तरह से स्वचालित होना चाहिए, मानव हस्तक्षेप के बिना - उनमें से बहुत सारे होने चाहिए।
कार्यान्वयन का एक उदाहरण डेस्टन है , एक निष्पादन योग्य कार्यक्रम के ढेर में न्यूनतम बुद्धि के साथ सॉफ्टवेयर सेंसर का एक सेट।

संकल्पना बहाव कंप्यूटर bukh वर्जिन या गेमर्स से ट्रांसफर कर सकता है। और "सामान्य" स्थिति तुरंत "असामान्य" हो जाएगी। सिस्टम को नए वातावरण के लिए महत्वहीन को भूल जाने में सक्षम होना चाहिए। लेकिन व्यवहार के दोनों पैटर्न को आम याद रखें। यानी पुनर्संरचना या छंटनी की एक विशेषता अवधि होनी चाहिए। Affine परिपक्वता तकनीक ही इसकी अनुमति देती है, लेकिन इस तकनीक की सीमाएं अभी तक स्पष्ट नहीं हैं।

सिस्टम को निजी से सामान्य को अलग करने में सक्षम होना चाहिए, कंप्यूटर के बीच डिटेक्टरों के नियमों और घटकों का आदान-प्रदान संभव है, लेकिन पड़ोसी मशीन से समझौता किए बिना, सह-विकास के एक संस्करण के रूप में। सह-विकास के मामले में भी गारंटी देना काफी कठिन है।

वास्तविक प्रतिरक्षा प्रणाली को अक्सर असामान्यता डिटेक्टर के रूप में देखा जाता है। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, यह मौलिक रूप से गलत है। शरीर जानता है कि यह बीमार है। कंप्यूटर या नेटवर्क को कैसे संकेत मिल सकता है कि कुछ गलत है?
यह बहुत मुश्किल सवाल है। "बीमार" प्रणाली के कोई औपचारिक संकेत नहीं हैं। ट्रोजन ब्राउज़र में केवल प्राधिकरण में भिन्न होता है - दोनों रिमोट कंट्रोल की अनुमति देते हैं और उपयोगकर्ता की सहमति के बिना अपडेट डाउनलोड करते हैं, दोनों पासवर्ड एकत्र करते हैं और उन्हें दूर से बचा सकते हैं। एक स्वस्थ कंप्यूटर क्या है और बीमार क्या है? एक जीवित जीव नेक्रोसिस के स्तर को देखकर अपनी स्थिति में एक आकस्मिक परिवर्तन से एक संक्रमण को भेद करने में सक्षम है। कंप्यूटर क्या देख सकता है? उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया? पीटा फाइलों का काउंटर? कोलमोगोरोव प्रणाली की जटिलता को बदलना?
जैसे ही हम आवश्यकताओं को शिथिल करते हैं और "नेक्रोसिस" से अमूर्तता की ओर बढ़ते हैं, हम AIS के तर्क का एक निश्चित हिस्सा खो देते हैं।

यह समझने के लिए कि एक विसंगति हुई है, सरल है।मानव हस्तक्षेप के बिना स्वचालित रूप से कैसे, विषय पर निर्णय लें - आगे क्या करना है?
नेटवर्क पते को अवरुद्ध करना जो विसंगतियों का स्रोत है, आसान है। एआईएस एल्गोरिदम के अधिकांश व्यावसायिक अनुप्रयोग नेटवर्क ट्रैफ़िक विश्लेषण से निपटते हैं। हालांकि यह एक तथ्य नहीं है कि यह एक कॉर्पोरेट अकाउंटिंग सर्वर नहीं है जिससे ट्रोजन को मिला। और यहां तक ​​कि अगर ऐसा है - तो क्या इस वजह से प्रक्रिया, लेखांकन और प्रोग्रामर पर अपने स्वयं के विचार रखने वाले एक हजार दुष्ट श्रमिकों के वेतन को रोकना आवश्यक है?
कंप्यूटर पर निष्पादन के धागे को अवरुद्ध करना भी आसान है। ठीक है, अगर यह एक स्पूफ फाइल सिस्टम ड्राइवर है तो क्या होगा? फिर इस तरह की कार्रवाई कंप्यूटर को बंद करने के लिए समान है और निश्चित रूप से, यह सूचना सुरक्षा का उच्चतम उपाय है, लेकिन क्या यह उपयोगी है?
कार्य की स्थिति के अनुसार, सिस्टम को अपने कामकाज को स्थिर करना होगा। और हमलों से नुकसान को कम करते हैं। कंप्यूटर को शट डाउन करना या बैकअप से सर्वर को साफ या पुनर्स्थापित करने के लिए रोकना पहले से ही एक नुकसान है, DoS अपने शुद्धतम रूप में।
और यह प्रतिरक्षा प्रणाली का वह हिस्सा है जिसे कोई भी अभी तक पुन: उत्पन्न करने में सक्षम नहीं है।
शायद सबसे महत्वपूर्ण।
काश, मैं एक सार्वभौमिक समाधान भर में नहीं आया जब तक कि सभी किया जा सकता है वसूली बिंदु के लिए एक ऑनलाइन रोलबैक है।

और हाँ, अब बोर्ड पर इस सब कबाड़ के साथ आपको अभी भी उतारना है। सिस्टम को अपने स्वयं के संरक्षण पर 146% संसाधनों का खर्च नहीं करना चाहिए। मैं कुल प्रणाली के लघुगणक के ढांचे में अतिरिक्त भार रखना चाहूंगा। पहले से ही इस स्तर पर, जेनेटिक्स या एसवीएम का उपयोग समस्याग्रस्त होने लगा है।

और अंत में, जाम के एक बैरल में तीन चम्मच टार।
सीखने के लिए स्रोत के रूप में आंतरिक स्थिति का उपयोग करना एक शक्तिशाली चीज है, लेकिन बेहद खतरनाक है।
डेटा की मात्रा में तेज बदलाव के साथ, फीडबैक लूप हो सकते हैं (और चाहिए), जो दोनों नकारात्मक हो सकते हैं (यानी, हमारे लिए बहुत उपयोगी) और सकारात्मक (एक बहुत अप्रिय प्रभाव के साथ)।
बाद वाला विकल्प ओवरट्रेनिंग और आत्म-पुष्टि की ओर जाता है - सिस्टम संसाधनों को अपने प्रिय परिवर्तनों में स्वयं को पढ़ाने पर खर्च करता है।
यह आत्मकेंद्रित के लिए मजबूर आत्म-ज्ञान है, कुछ लोग इसे पसंद करेंगे जब लेखांकन सर्वर कंप्यूटर ज़ेन में जाता है।
प्रतिरक्षा प्रणाली का दूसरा माइनस उनकी अपूर्णता है, जो किसी भी एलर्जी वाले व्यक्ति पर ध्यान देने योग्य है। ऑटोइम्यून घावों का हर साल गुणा होता है। और एड्स वायरस, जो एक बार में पूरे प्रतिरक्षा प्रणाली को अवरुद्ध करने वाले टी-कोशिकाओं को सहायक बनाता है, कंप्यूटर में भी संभव है। इसके अलावा, शरीर में उम्र बढ़ने की प्रक्रियाएं काफी हद तक प्रतिरक्षा प्रणाली के विकार से संबंधित हैं - उदाहरण के लिए, गठिया।
तीसरा माइनस सब्जेक्टिव है। मुझे गहरा यकीन है कि चांदी की गोलियां या तो लक्ष्य को बुरी तरह से मारती हैं या महंगी हैं। आपको हर चीज के लिए अपनी कीमत चुकानी होगी, और एआईएस के मामले में यह कीमत अभी तक निर्धारित नहीं की गई है।