2.1. Hệ miễn dịch
2.1.2. Hệ miễn dịch nhân tạo
2.1.2.1. Khái niệm hệ miễn dịch nhân tạo
HMD nhân tạo là một hệ thống thích nghi lấy ý tưởng của miễn dịch học và những chức năng, nguyên tắc, mơ hình miễn dịch quan sát được, áp dụng giải các bài tốn thực tế [5].
2.1.2.2. Mơ hình hệ miễn dịch nhân tạo
Lời giải
Lĩnh vực ứng dụng
Hình 2.3. Cấu trúc phân tầng của HMD nhân tạo
- Tầng đầu tiên là lĩnh vực ứng dụng, đây là điểm cơ bản của mọi hệ thống khơng chỉ với HMD nhân tạo. Đối với lĩnh vực ứng dụng khác nhau sẽ
Các thuật tốn miễn dịch
Các phương pháp đánh giá độ thích hợp Biểu diễn các thành phần
quyết định những thành phần và cách thức biểu diễn khác nhau và dẫn tới các thao tác trên các thành phần cũng khác nhau.
- Tầng thứ hai là biểu diễn các thành phần: Trong HMD nhân tạo phải biểu diễn được hai thành phần quan trọng là kháng thể và kháng nguyên.
- Tầng thứ ba là các phương pháp đánh giá độ thích hợp: Để đánh giá độ thích hợp cĩ thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau như khoảng cách Hamming, khoảng cách Euclid, hoặc khoảng cách Mahattan.
- Tầng thứ tư là sử dụng các thuật tốn miễn dịch: Cĩ thể dùng các thuật tốn miễn dịch như thuật tốn chọn lọc tích cực, NSA, thuật tốn clơn, thuật tốn aiNet, thuật tốn RAIN để điều chỉnh tính động của hệ HMD nhân tạo.
- Tầng thứ năm là đưa ra lời giải thích cho bài tốn: Lời giải cho bài tốn sẽ được cập nhật lại sau khi một quần thể mới được tạo và đưa ra kết quả cuối cùng khi đạt đến điều kiện kết thúc nào đĩ ví dụ như sau một số bước lặp nhất định [3].
2.1.2.3. Thuật tốn chọn lọc tích cực và tiêu cực
+ Thuật tốn chọn lọc tích cực (Positive Selection Algorithms)
Ý tưởng của thuật tốn khá đơn giản, đĩ là chọn lọc những T-cell cĩ thể nhận diện các peptide (một phần của kháng nguyên xâm nhập vào cơ thể), mà peptide này đã kết hợp với MHC (Major Histocompatibility Complex - phức hợp các phần tử cĩ nhiệm vụ trình diện peptide kháng nguyên cho T- cell) để tạo thành MHC/peptide. Giả thiết cĩ tập MHC/peptide, kí hiệu là tập S, các cơ quan thụ cảm T-cell sẽ phải được kiểm tra về khả năng kết hợp với các phần tử thuộc tập S này. Nếu một T-cell khơng nhận diện được bất kỳ phần tử nào, nĩ sẽ bị loại bỏ. Trái lại, nĩ được chọn như một tế bào cĩ khả năng miễn dịch và bổ sung vào quần thể cĩ giá trị A.
S Loại bỏ Quần thể tiềm năng P pP nhận diện được sS
Cho vào quần thể cĩ giá trị A Đúng
Sai
Thuật tốn chọn lọc tích cực được minh họa như trong hình 2.4 và cĩ thể tĩm tắt như sau:
Bước 1. Khởi tạo: Sản sinh một quần thể tiềm năng P những T-cell chưa trưởng thành. Giả thiết tất cả các phần tử được biểu diễn như các xâu nhị phân cĩ cùng độ dài ℓ.
Bước 2. Đánh giá độ thích hợp: Xác định độ thích hợp của tất cả phần tử trong quần thể P với tất cả phần tử trong tập Self S.
Bước 3. Tạo một quần thể cĩ giá trị: Nếu độ thích hợp của một phần tử trong P với một phần tử trong S lớn hơn hoặc bằng một ngưỡng tương tác chéo nào đĩ thì T-cell cĩ khả năng nhận diện kháng nguyên, sẽ được chọn vào quần thể cĩ giá trị A trái lại T-cell bị loại bỏ
Hình 2.4. Sơ đồ khối thuật tốn chọn lọc tích cực
NSA của Forrest và các đồng nghiệp khá đơn giản [5]: Giả sử đã cĩ một tập Self-Peptide để tạo thành phức chất MHC-Self peptide, các cơ quan thụ cảm T-cell nếu nhận diện được một self-peptide thì sẽ bị loại bỏ, trái lại nĩ sẽ được chọn như một tế bào cĩ khả năng miễn dịch và bổ sung vào quần thể cĩ giá trị A. Thuật tốn chọn lọc tiêu cực được minh họa trong hình 2.5 cĩ thể được tĩm tắt như sau:
Bước 1. Khởi tạo: Sản sinh một quần thể tiềm năng P những T-cell chưa trưởng thành. Giả thiết tất cả các phần tử (các cơ quan thụ cảm và các self-peptide) được biểu diễn bằng một xâu nhị phân ℓ bit.
Bước 2. Đánh giá độ thích hợp: Xác định độ thích hợp của tất cả T-cell trong P với mọi phần tử của tập Self S.
Bước 3. Tạo một quần thể cĩ giá trị: Nếu độ thích hợp của một T-cell chưa trưởng thành với ít nhất một phần tử self-peptide lớn hơn hoặc bằng một ngưỡng tương tác chéo nào đĩ, thì T- cell nhận diện được self-peptide này và bị loại bỏ, trái lại T- cell được bổ sung vào quần thể cĩ giá trị A.
S Loại bỏ Quần thể tiềm năng P pP nhận diện được sS
Cho vào quần thể cĩ giá trị A
Sai
Hình 2.5. Sơ đồ khối thuật tốn chọn lọc tiêu cực
2.1.2.4. Sự tương quan giữa hệ miễn dịch với mơi trường mạng
Bảng 2.1. Sự tƣơng quan giữa hệ miễn dịch với mơi trƣờng mạng
Hệ miễn dịch Mơi trƣờng mạng
Tế bào Tiến trình hoạt động trong một máy tính
Cơ quan đa bào Máy tính chạy đa tiến trình
Số lượng cơ quan Các máy tính trong mạng
Da và HMD bẩm sinh Mật khẩu, quyền truy cập file, truy cập nhĩm người dùng,…
HMD thích nghi Một tiến trình cĩ khả năng kiểm sốt các
tiến trình khác để phát hiện bất thường
Đáp ứng tự miễn dịch Chuơng cảnh báo
Self ng xử bình thường
Nonself ng xử bất thường