基于免疫原理的动态检测模型研究的中期报告本研究基于免疫原理，构建了一种动态检测模型，用于检测复杂系统中的异常行为。在研究的前期中，我们通过分析复杂系统的特征，提出了一种基于人类免疫系统的检测模型。该模型基于三个关键元素：抗体、抗原和免疫记忆。在中期报告中，我们进行了模型的实现和实验验证。首先，我们实现了该模型的免疫算法，并通过仿真实验对算法进行了初步验证。在仿真实验中，我们使用了模拟的异常行为数据，并将其嵌入到正常行为数据流中。结果表明，模型能够有效检测到异常行为，且误报率较低。接着，我们进行了真实数据的实验。在实验中，我们选择了一个网络流量监测系统，将模型应用于该系统中。我们实时收集了网络流量数据，并将其输入模型进行检测。实验结果表明，模型能够及时、准确地检测到异常流量。同时，我们还通过模型可视化工具，对检测结果进行了可视化展示，更加直观地反映了系统的异常行为。总体而言，在中期报告中，我们基于免疫原理构建了动态检测模型，并通过仿真和真实数据实验对其进行了初步验证。下一步，我们将继续优化模型算法，进一步提升检测效果。