第6讲 免疫系统与异常检测.
高中生物免疫系统疾病知识点总结
高中生物免疫系统疾病知识点总结在高中生物的学习中，免疫系统疾病是一个重要的知识点。
了解这些疾病的成因、症状、诊断和治疗方法，对于我们理解免疫系统的工作机制以及维护身体健康具有重要意义。
一、免疫系统的基本概念免疫系统是人体的防御系统，能够识别和抵御外来病原体（如细菌、病毒、真菌等）以及体内异常细胞（如癌细胞）的侵袭。
它由免疫器官（如骨髓、胸腺、脾脏、淋巴结等）、免疫细胞（如淋巴细胞、巨噬细胞、粒细胞等）和免疫分子（如抗体、细胞因子等）组成。
免疫系统主要通过两种方式发挥作用：一是非特异性免疫，这是人类生来就有的防御功能，包括皮肤和黏膜的屏障作用、吞噬细胞的吞噬作用等；二是特异性免疫，包括细胞免疫和体液免疫，是后天获得的，具有针对性和记忆性。
二、免疫系统疾病的分类免疫系统疾病可以分为免疫功能过强导致的疾病和免疫功能低下导致的疾病两大类。
1、免疫功能过强导致的疾病过敏反应：是指已免疫的机体在再次接受相同抗原刺激时所发生的组织损伤或功能紊乱。
过敏反应的特点是发作迅速、反应强烈、消退较快；一般不会破坏组织细胞，也不会引起组织严重损伤；有明显的遗传倾向和个体差异。
常见的过敏原有花粉、动物毛发、某些食物（如海鲜、牛奶）、药物等。
自身免疫病：是指自身免疫反应对自身的组织和器官造成损伤而引起的疾病。
常见的自身免疫病有类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮、风湿性心脏病等。
2、免疫功能低下导致的疾病先天性免疫缺陷病：是由于遗传因素导致的免疫系统发育不全或缺陷引起的疾病，如先天性胸腺发育不良。
获得性免疫缺陷病：是由后天因素（如感染、药物、肿瘤等）导致的免疫系统受损引起的疾病，其中最为严重的是艾滋病（AIDS）。
三、常见免疫系统疾病的详细介绍1、过敏反应过敏反应的发生机制：过敏原进入机体后，刺激 B 细胞增殖分化产生浆细胞，浆细胞分泌抗体。
这些抗体吸附在某些细胞（如肥大细胞、嗜碱性粒细胞）表面。
当相同的过敏原再次进入机体时，就会与吸附在细胞表面的抗体结合，使这些细胞释放出组胺等物质，引起毛细血管扩张、血管壁通透性增强、平滑肌收缩和腺体分泌增多等，从而出现过敏症状。
免疫系统的异常反应
免疫系统的异常反应免疫系统是人体内部一个非常复杂而重要的系统，它具备保护机体免受外来病原体入侵的能力。
然而，当免疫系统出现异常反应时，就可能导致各种疾病的发生。
本文将探讨免疫系统的异常反应，并对免疫系统异常反应的原因、症状、诊断和治疗进行详细阐述。
免疫系统的异常反应主要包括过敏反应和自身免疫病。
过敏反应是免疫系统对无害物质产生过度反应，导致机体产生一系列不适症状，如打喷嚏、流鼻涕、皮肤瘙痒等。
过敏反应的原因是免疫系统对一些本来无害的物质产生了敏感反应，这些物质被称为过敏原。
常见的过敏原包括花粉、尘螨、动物皮屑等。
过敏反应主要分为即时型过敏反应和迟发型过敏反应。
即时型过敏反应发生迅速，并且典型的症状是过敏性鼻炎、荨麻疹和过敏性哮喘等。
迟发型过敏反应症状较为迟缓，主要表现为接触过敏性接触性皮炎等。
过敏反应的诊断通常通过过敏原检测和皮肤测试来确定。
自身免疫病则是免疫系统对自身组织发生异常反应，导致机体的免疫攻击自己的组织和器官，引起炎症和病变。
自身免疫病的发病机制还不完全清楚，但遗传因素和环境因素被认为是导致自身免疫病发生的重要原因之一。
常见的自身免疫病包括类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮、多发性硬化症等。
自身免疫病的症状与受累器官有关，症状可以表现为关节疼痛、皮疹、疲劳等。
自身免疫病的诊断主要依靠临床表现、实验室检查和组织活检。
治疗免疫系统的异常反应主要包括对症治疗和抑制免疫反应。
对症治疗是缓解症状和改善生活质量的重要手段。
对于过敏反应可采用抗过敏药物如抗组胺药物、类固醇等。
对于自身免疫病，治疗的目的是抑制免疫反应，减轻炎症和病变。
常用的治疗方法包括非甾体消炎药、免疫抑制剂和生物制剂等。
除了药物治疗，科学的生活方式和饮食也对免疫系统的维持和防止其异常反应具有积极影响。
保持健康的饮食，摄入丰富的维生素、矿物质和抗氧化剂等有利于免疫系统的正常运转。
此外，合理的锻炼和充足的休息也有助于提高免疫系统的功能。
总结起来，免疫系统的异常反应包括过敏反应和自身免疫病。
免疫系统的功能与异常
免疫系统的功能与异常免疫系统是人体自我保护的重要系统，它的主要作用就是识别并清除有害物质，如细菌、病毒、寄生虫等，并保护身体健康。
免疫系统的功能异常会导致各种疾病，如过敏、自免疫疾病等。
本文将从免疫系统的功能原理、免疫系统的常见异常以及免疫系统的保健方面阐述免疫系统的重要性。
一、免疫系统的功能原理免疫系统是由多种不同类型的细胞、分子和器官组成的，是一个复杂的系统。
免疫系统的主要功能包括免疫识别、免疫应答和免疫记忆。
1. 免疫识别：免疫系统可以识别身体内外的各种抗原，如细菌、病毒、真菌、寄生虫、肿瘤细胞等。
识别这些分子的过程是通过MHC分子和T细胞受体的相互作用完成的。
2. 免疫应答：当免疫系统检测到有害的抗原时，免疫系统会启动一系列的复杂反应，以清除这些分子。
这个过程是通过产生抗体、启动T细胞和B细胞等完成的。
3. 免疫记忆：当免疫系统成功地识别并清除了某种抗原后，免疫系统会留下一些长期的“记忆”细胞。
这些细胞可以在将来的感染中迅速启动免疫应答，从而阻止它们在体内繁殖。
二、免疫系统的常见异常1. 过敏：过敏是一个免疫系统的异常反应，它会导致身体对通常是安全的物质产生过度的免疫应答。
当免疫系统错误地把某些物质当做细菌或病毒时，就会产生过敏反应。
过敏反应的表现主要有喉头水肿、呼吸急促、皮肤发红、瘙痒等。
2. 自免疫疾病：自免疫疾病是免疫系统攻击自身组织的一种疾病。
这种情况下，免疫系统错误地攻击身体内的健康细胞，导致身体出现一系列的疾病。
常见的自免疫疾病包括类风湿关节炎、狼疮和多发性硬化等。
三、免疫系统的保健1. 注意饮食：免疫系统需要充足、均衡的营养才能正常运转。
通过摄入各种蛋白质、脂肪、碳水化合物和维生素等营养物质可以使免疫系统保持健康。
2. 适度运动：适度的运动可以增强免疫系统的活力，通过增加身体的代谢、加速血液循环来提高身体的应对能力。
3. 树立建立情绪：积极的情绪、乐观的态度有助于提升免疫系统的活力，使其更加健康而响应迅速。
解读免疫功能检查中的异常指标免疫球蛋白AGM与免疫系统疾病的关系
解读免疫功能检查中的异常指标免疫球蛋白AGM与免疫系统疾病的关系免疫功能检查是一种常用的方法来评估机体免疫系统的健康状况。
通过检测免疫功能相关的指标，可以发现异常情况，进而辅助医生进行疾病诊断和治疗。
其中，免疫球蛋白AGM作为一项重要的指标，被广泛应用于免疫系统疾病的诊断和监测。
本文将解读免疫功能检查中的异常指标免疫球蛋白AGM与免疫系统疾病的关系。
一、免疫球蛋白AGM的概述免疫球蛋白AGM是指免疫球蛋白A（IgA）、免疫球蛋白G（IgG）和免疫球蛋白M（IgM）的总和。
它们是机体免疫系统中的重要成分，分别承担着不同的抗体功能。
一般情况下，免疫球蛋白AGM的水平是相对稳定的，但在某些免疫系统疾病中，其水平可能会出现异常。
二、免疫球蛋白AGM与免疫系统疾病的关系1. 自身免疫性疾病自身免疫性疾病是指机体免疫系统错误地攻击自身组织和器官，导致疾病的发生。
免疫球蛋白AGM的水平在自身免疫性疾病中常常会发生改变。
例如，系统性红斑狼疮患者常常出现免疫球蛋白AGM水平的升高，而类风湿性关节炎患者则多表现为免疫球蛋白AGM水平的降低。
2. 感染性疾病感染性疾病是指由细菌、病毒、真菌或寄生虫等微生物感染引起的疾病。
在感染过程中，机体的免疫系统会产生免疫球蛋白来对抗病原体。
因此，在感染性疾病中，免疫球蛋白AGM的水平通常会发生变化。
例如，急性感染常常导致免疫球蛋白AGM水平的升高，而某些慢性感染则可导致免疫球蛋白AGM水平的降低。
3. 免疫缺陷性疾病免疫缺陷性疾病是指由于免疫系统缺陷而导致机体易受感染的疾病。
在某些免疫缺陷性疾病中，免疫球蛋白AGM的水平可能会有所改变。
例如，先天性免疫缺陷病患者通常会出现免疫球蛋白AGM水平的降低。
4. 其他免疫系统疾病除了自身免疫性疾病、感染性疾病和免疫缺陷性疾病之外，一些其他的免疫系统疾病也可能会影响免疫球蛋白AGM的水平。
例如，过敏性疾病、肿瘤性疾病等都可能导致免疫球蛋白AGM水平的异常。
免疫系统与疾病的免疫机制知识点总结
免疫系统与疾病的免疫机制知识点总结免疫系统是人体的自我保护系统，主要由免疫细胞、淋巴器官和免疫分子等组成。
它的主要功能是检测、识别和消灭病原体，以保持机体内环境的稳定。
当免疫系统出现异常或失调时，就会引发各种疾病。
本文将对免疫系统与疾病的免疫机制进行总结。
一、疾病的免疫机制1. 免疫应答的基本原理免疫应答是免疫系统对抗病原体的过程。
它包括两个主要的免疫机制：先天免疫和获得性免疫。
先天免疫是指通过遗传获得的免疫能力，它以非特异性和快速的方式对抗病原体。
获得性免疫是指通过感染或接种疫苗等方式获得的免疫能力，它以特异性和延迟的方式对抗病原体。
2. 免疫细胞的分类与功能免疫系统中的主要细胞包括巨噬细胞、淋巴细胞、粒细胞和树突状细胞等。
它们各自具有不同的功能。
巨噬细胞能够吞噬和消化病原体，清除机体内的废物和细胞碎片。
淋巴细胞分为B细胞和T细胞，它们协同作用，对抗感染病原体和调节免疫应答。
粒细胞主要参与炎症反应，清除感染点的病原体。
树突状细胞是抗原提呈细胞，它能够将病原体的信息呈现给淋巴细胞，引发免疫应答。
3. 免疫分子的功能与作用免疫系统中的重要分子包括抗体、细胞因子和补体等。
抗体是由B 细胞产生的免疫球蛋白，它能够与病原体结合并标记病原体以便被免疫细胞识别和清除。
细胞因子是一类由免疫细胞产生的分子信号，它们能够调节免疫应答的过程，包括促进细胞增殖、介导炎症反应和调节免疫细胞的功能等。
补体是一组蛋白质，它能够直接杀伤病原体或加强其他免疫细胞对病原体的清除能力。
二、疾病与免疫系统的关系1. 免疫缺陷疾病免疫缺陷疾病是指机体免疫功能异常或缺失，导致易感染、反复感染或难以清除感染。
常见的免疫缺陷疾病有原发性免疫缺陷病、艾滋病和移植免疫反应等。
2. 自身免疫性疾病自身免疫性疾病是指机体免疫系统错误地攻击和破坏正常组织，导致疾病的发生。
典型的自身免疫性疾病有类风湿性关节炎、红斑狼疮和多发性硬化症等。
3. 过敏性疾病过敏性疾病是指机体对某些非病原性物质过度反应，导致免疫系统异常激活，出现异常症状。
免疫系统与免疫功能
一种典型的自身免疫性疾病，可累及多系统 、多器官。
类风湿性关节炎
一种以关节病变为主的慢性自身免疫性疾病 。
硬皮病
一种以皮肤变硬和僵硬为主要表现的结缔组 织病。
免疫缺陷病
原发性免疫缺陷病
由遗传因素或先天性免疫系统发育不良引起，如X-连锁无丙种球蛋白血症、严重联合免疫缺陷病等。
获得性免疫缺陷病
免疫学的发展趋势与展望
精准免疫治疗
随着基因组学和蛋白质组学的 发展，未来免疫治疗将更加精 准，针对不同患者和疾病类型 制定个性化治疗方案。
免疫细胞治疗
随着细胞治疗技术的不断进步 ，未来免疫细胞治疗将在更多 疾病领域得到应用，如CAR-T 细胞治疗肿瘤等。
免疫预防
通过加强疫苗研发和接种工作 ，提高人群的免疫水平，预防 传染病的发生和传播。同时， 探索新型免疫预防策略，如黏 膜免疫等。
CTL通过释放穿孔素、颗粒酶等毒性物质，诱导靶细胞凋亡，从而清除病毒感染细胞和肿 瘤细胞。
辅助性T细胞（Th）的调节作用
Th细胞通过分泌细胞因子，调节免疫反应的类型和强度，促进或抑制其他免疫细胞的活 化和功能。
B细胞介导的体液免疫
01
B细胞的活化与增殖
B细胞通过识别抗原提呈细胞（APC）上的抗原而活化，进而增殖分化
免疫治疗
通过调节或增强机体的免疫应答，治疗感染、自身免疫病及肿瘤 等疾病。
免疫学在生物科学领域的应用
生物药物研发
利用免疫学原理，开发新型生物药物，如单克隆抗体、基因工程抗 体等。
生物标志物发现
通过免疫学技术，发现疾病相关的生物标志物，为疾病预测和诊断 提供依据。
免疫细胞工程
利用基因编辑等技术，对免疫细胞进行改造和优化，提高免疫治疗的 效果和安全性。
免疫系统疾病的分类与诊断方法
免疫系统疾病的分类与诊断方法一、免疫系统疾病的分类免疫系统是人体抵御外界侵袭的重要防线，但有时会出现功能失调或异常反应，引发免疫系统疾病。
这些疾病可根据不同的机制和表现进行分类。
1. 常见免疫系统疾病分类常见的免疫系统疾病包括自身免疫性疾病、过敏性与超敏反应以及原因不明的免疫缺陷等。
（一）自身免疫性疾病自身免疫性疾病是指由于机体对自身组织产生异常免疫反应而导致损害。
常见的自身免異度系统。
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此类疾病包括皮肤过敏、药物过敏、食物过敏等。
在这些疾病中，机体对抗原的异常反应可能导致过度释放生物活性介质，导致局部或全身器官损伤。
2. 免疫系统疾病的常见临床表现（一）自身免疫性疾病自身免疫性疾病的常见临床表现包括关节肿痛、皮肤损害、器官功能异常等。
例如，系统性红斑狼疮（SLE）患者可出现发热、关节红肿痛、蝶形红斑等，甲状腺自身免疫性甲亢患者则会表现为体重下降、心悸、手颤等。
（二）过敏性与超敏反应过敏反应的表现因个体差异而有所不同。
《免疫系统的功能异常》 讲义
《免疫系统的功能异常》讲义免疫系统是我们身体的“防御部队”，负责识别和抵御各种病原体，如细菌、病毒和寄生虫等，以维持身体的健康。
然而，有时免疫系统会出现功能异常，导致各种疾病的发生。
接下来，让我们详细了解一下免疫系统的功能异常。
一、免疫系统功能异常的类型1、免疫缺陷免疫缺陷是指免疫系统的部分或全部成分缺失或功能受损。
这可能是由于遗传因素、感染、药物或其他环境因素引起的。
原发性免疫缺陷病是由遗传因素导致的免疫系统先天性缺陷，例如严重联合免疫缺陷病（SCID），患者的免疫系统严重受损，容易感染各种严重的病原体。
继发性免疫缺陷病则是由后天因素引起的，如艾滋病（AIDS），人类免疫缺陷病毒（HIV）攻击免疫系统中的 CD4+ T 细胞，导致免疫系统逐渐崩溃，使患者容易患上各种机会性感染和恶性肿瘤。
2、自身免疫性疾病在自身免疫性疾病中，免疫系统错误地将自身的组织和细胞视为外来入侵者，并对其发动攻击。
常见的自身免疫性疾病包括类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮、多发性硬化症等。
以类风湿性关节炎为例，免疫系统攻击关节组织，导致关节炎症、疼痛、肿胀和畸形。
系统性红斑狼疮则会影响多个器官和系统，包括皮肤、关节、肾脏、心脏和神经系统等。
3、过敏反应过敏反应是免疫系统对通常无害的物质（过敏原）产生过度的免疫反应。
过敏反应可以分为速发型过敏反应和迟发型过敏反应。
速发型过敏反应，如花粉过敏引起的过敏性鼻炎或食物过敏引起的过敏性休克，通常在接触过敏原后迅速发生。
迟发型过敏反应，如接触性皮炎，则在接触过敏原后数小时至数天内发生。
二、免疫系统功能异常的原因1、遗传因素某些基因突变可能导致免疫系统的发育和功能异常。
例如，某些基因突变与原发性免疫缺陷病的发生密切相关。
2、感染某些病毒、细菌和寄生虫感染可以直接破坏免疫系统的细胞或干扰其正常功能。
例如，HIV 感染会导致艾滋病，而 EB 病毒感染与某些自身免疫性疾病的发生有关。
3、环境因素环境中的化学物质、污染物、辐射等可能影响免疫系统的功能。
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第6讲免疫系统与异常检测学习目的：了解基于免疫系统机理的异常检测方法基本思想，以及免疫系统在计算机安全中的应用学习要点：基于阴性选择算法的异常检测算法，阴性选择算法在计算机安全的应用，危险理论在计算机信息系统安全的应用内容概述：免疫系统的能力之一是区分自己和非己物质。
免疫系统的这个核心机制在人工免疫系统中经常用于异常检测。
应该注意免疫系统远不是一个简单的基于异常检测和应答的系统，但可看作一般的、分布式的模式学习系统。
这里异常检测是一个广义的概念，泛指对偏离各类不同系统所定义的正常状态的现象和行为的监测、发现和处理，包括后面提到的故障与错误检测、故障耐受、故障诊断、异常变化检测（如设备磨损）等。
随着研究不断深入，人工免疫系统在不同领域的应用日益广泛，其中众多的人工免疫系统开发与应用都试图实现免疫系统对病毒等病原体的高超地识别和抵御能力，在各类人工甚至自然系统中实现对异常现象的自动发现、及时处理。
典型的有计算机安全[1][2][3][4][5][6]-[20]、基于免疫原理的工业装备、设施的故障诊断[21-31]、故障检测[32-35]、故障耐受[36]、、保安系统[37]等，涉及的行业包括通信[38][39]等不同领域。
这些应用所利用的免疫学原理主要是阴性选择、克隆选择、免疫网络等理论也得到一定应用，树突细胞[40][41]、APC[42]等免疫细胞机制也逐渐得到重视和应用。
基本的免疫学隐喻思想在一些应用中也很受重视。
本章主要介绍比较典型的人工免疫异常检测理论及应用研究，包括阴性选择算法、危险理论、免疫故障诊断、基于免疫的计算机安全系统等。
图15.1给出了基于人工免疫系统的异常检测方法实现的基本思路。
图6.1 人工免疫系统异常检测实现思路6.1 阴性选择算法6.1.1 基本定义经常用到的几个概念的定义：定义6.1 阴性选择算法是基于阴性选择原理开发的免疫算法。
定义6.2 自己在免疫学中是指人体本身具有的各种分子、细胞。
在异常检测情况隐喻为被检测系统的正常状态或系统本身的组件。
定义6.3 非己在免疫学中是指不属于人体本身具有的各种病原体。
在异常检测情况隐喻为被检测系统的非正常状态或不属于系统本身的组件。
定义6.4 形态空间是免疫算法编码实现的空间。
定义6.5 空洞是指阴性选择算法检测器在形态空间中不能检测到的异常区域。
15.1.2 问题描述[43]异常检测过程在免疫学中目的是识别问题空间中的一个新元素为自己或非己。
问题空间可称为n x x x S ⨯⨯⨯=...21，其中一个n 维数值向量空间，其中i x 是第i 个属性。
正常样本或者自己和异常样本或者非己是S 的子集，所以S self ∈，以及S nonself ∈。
一个点S p ∈，其中},{nonself self p ∈是一个n 维数值向量。
属于自体的元素表示为'S ，'S 的互补空间，非己空间定义为N ，实数情况下，每个属性正规化到[0.0,1.0]中，n n S ℜ⊆∈]1,0['，S N S =⋃'，Φ=⋂N S ' 。
给定问题空间，对异常检测，特征函数为⎩⎨⎧=N 01)(j self e (6.1)用于区分自己和非己。
目标在N 中发现一个检测器集合，尽可能多的匹配非自体字符串，不匹配任何S 中的自体字符串。
设D 为检测器集合和每个集合元素匹配S 的一个子集。
|D |越大在如下约束下产生的覆盖效果越好：Y Dd d imize ∈⎰max （6.2）Y Dd S d imize ∈⎰⋂)(min （6.3）失败概率f P 定义为随机非自体字符串不被任何R 中检测器匹配的概率。
匹配概率mP 定义为随机选择的字符串和检测器匹配根据特殊匹配规则匹配的概率。
图15.2给出更清楚的例证[43]。
'S p j ∈ N p j ∈图6.1 字符串及其关系6.2 阴性选择算法6.2.1发展与研究概述自己和非己之间的区别被认为是复杂免疫系统中的主要机制之一。
免疫阴性选择机制不仅用于机器学习，更重要的是用于异常检测，尤其是计算机安全。
人工阴性选择方法是自己/非己区别的计算模拟之一，首先设计用于变化检测。
美国计算机安全专家Forrest最初在与免疫学家的合作研究中，受到该现象启发，首次提出了阴性选择算法[44]。
因此，阴性选择算法最初指的是Forrest提出的算法，目前指代一类基于阴性选择机制及模型的算法。
为了将多种阴性选择算法及模型区分开，本章将Forrest提出的阴性选择算法称为基本阴性选择算法。
Forrest的研究小组和Dausgupt等其他研究人员对该算法进行了大量研究和改进。
多年以来，基本阴性选择算法已经在许多不同中模型使用。
尽管有多种改进措施，但基本阴性选择算法的主要特征仍然存在。
主要集中在自己非己匹配机制、检测器产生和表示方法、检测器覆盖性能等方面，并用于异常检测、故障诊断等问题[45-50]，成为人工免疫系统的一个重要研究方向。
阴性选择算法的组成包括数据空间表示、检测器表示、匹配规则、检测器产生/清除机制。
与不同策略的结合（包括与阳性选择等其他方法的结合）也是阴性选择算法发展的重要内容。
数据表示是多数此类模型和算法之间的基本区别，它决定和限制可能的匹配规则、检测器的产生机制以及检测过程。
匹配规则是阴性选择算法中的重要部分，它针对一个数据如何被认为发生匹配或者被检测器识别的问题给出定义，反过来使用何种匹配规则又依靠数据项和检测器的表示法。
大量免疫启发的异常检测系统的研究成果表明免疫方法在某种程度上是有益的，比如对已知和未知网络入侵的检测。
但是，由于表示法（二进制等）及相应匹配规则等的缺陷，导致该类方法计算效率问题比较突出。
为此，多种不同的表示法及匹配规则开发出来，如R-块规则，以及由海明形态空间改进到更有效的实数形态空间等等，使算法计算效率得到提高。
阴性选择算法的关键问题是要能够产生足够多的覆盖非己空间的检测器，相当于免疫系统产生识别足够多的非己T细胞识别病原体，免疫系统只利用与病原体种类相比很少的免疫细胞就可以达到目的。
这正是该类方法所期望达到的性质。
但与免疫系统相比，二进制的阴性选择算法产生的检测器数量与问题是指数级关系[51]。
文献[52]中对实数和海明形态空间上阴性选择算法理论分析表明，在海明形态空间上的方法不适合实际的异常检测问题。
Sankalp Balachandran采用超矩形、超球型和改进超球型等形态空间设计检测器[52]。
Fabio González提出了实数值阴性选择算法[46][53][54]，Zhou 等[55][56]提出了规模可变向量实数阴性选择算法。
Dasgupta 和Gonzalez [57]将阴性选择进一步扩展为模糊分类，将一个点属于自己或非己的程度用成员函数来刻画，自己集合中一个点地成员隶属度越低，引起警报的可能性越大。
Gomez 等.[58]也研究了模糊阴性选择分类问题，用模糊规则描述自己成员水平。
Dasgupta等[59]将阴性选择算法用于飞机故障检测。
文献[60][61]中将阴性选择算法用于时间序列数据异常检测。
文献[62]讨论了基因库对阴性选择的覆盖率、识别率等方面的效果。
阴性选择算法与其他方法也有结合，Dasgupta等[63]将阳性选择与阴性选择集合，阳性选择初始化“专家”群体，阴性选择用于清除匹配自己的样本。
结合的过程嵌入到遗传算法中。
Ceong 等[64]提出对于两类问题的互补双重检测器集合，包括同时来自自己和非己的样本。
由于它可以检测互补类别，误否定风险大大降低。
Gonzalez[65].将阴性选择与传统分类算法结合，阴性选择用于建立非己样本集合，然后将原始自己样本和产生的非己样本输入分类算法以得到检测结果。
文献[66]总结到阴性选择有严重的尺度问题，适合中等任务，比如过滤无效的检测器，代替产生完备检测器。
对网络入侵问题，提出总的免疫系统模型由三个不同的进化阶段组成：阴性选择、克隆选择、基因库进化。
Kim等[67]将克隆选择与阴性选择结合起来，用阴性选择产生的检测器实现记忆机制。
国内在该研究方向也作了大量研究工作。
主要集中在阴性选择算法中的自己集合建立[68][69]，检测器生成[70][71][72][73][74]、覆盖问题[75]，以及改进阴性选择算法[76][77][78]。
此外，文献[79][80]提出了用于异常检测的淋巴细胞时间语义逻辑模型及演化策略。
本书作者指导研究小组人员提出了变阈值阴性选择算法[81]，对如何生成最有效检测器集合达到最好覆盖效果进行了研究和分析[82]。
图15.3给出了阴性选择算法的发展线索。
主要包括表示法、检测器产生方法等方面。
图6.2 阴性选择算法发展线索图表15.1给出了阴性选择算法的发展过程以及所采用的数据表示法和匹配规则。
表6.1 阴性选择算法的发展阶段6.2.2基本阴性选择算法15.2.2.1 算法定义与描述定义15.6 基本阴性选择算法是指早期基于免疫阴性选择原理开发的用于计算机安全的免疫算法。
`(a)检测器集合产生(b)新情况检测图6.3 阴性选择算法示意图早期是指1994年代，Forrest 最早提出阴性选择算法。
基本阴性选择算法实际上可分为三个阶段：定义自己、产生检测器、监测异常的发生。
但一般将定义自己与产生检测器阶段看作一个阶段，因此大致分两个阶段[44]：产生阶段和检测阶段。
在产生阶段，给定一个称为自己集合S 的已知模式集合，测试T 细胞受体识别和结合自己模式的能力。
如果T 细胞受体识别来自自己集合的字符串，则忽略它。
否则作为一个竞争细胞进入检测器集合。
检测器可用于监测系统的异常变化。
设S 为自体集合，ε为亲合力阈值，N 为检测器总数，L 为字符串长度。
则基本阴性选择算法可描述为[83]：NSA= NSA_censor(S,ε,N,L)+ NSA_monitor(*S ,R,ε) （15.4）基本阴性选择算法的原理与框图如15.4下： 图15.4（a ）中给出检测过程。
1. 初始化：假设要保护一个自己模式集合S ，随机产生属性字符串，放在集合R 0中。
2. 亲合力评价：测试R 0中产生的字符串是否匹配自己集合S 中的字符串，由它们之间的亲合力决定是否发生匹配。
3. 产生检测器集合：如果来自R 0的一个字符串与S 中至少一个字符串的亲合力大于给定阈值，则认为该字符串识别一个自己模式，必须被清除（阴性选择）；否则见字符串引入检测器集合R 0。
Procedure [R]=NSA_censor(S,ε,N,L) t ←1While t<=N do // 产生N 个检测器 For from 1 to N do, //0r ←rand(L) // 随机产生长度L 的字符串 flag ←0For every s of S do //对每个S 的元素,aff ←affinity(0r ,s) /决定亲合力 If aff>=ε thenflag ←1;breakEndIfEndForIf flag==0R ←add(R, 0r ) //加入0r 到检测器R 集合 t ←t+1 EndIf EndWhile End Procedure(a) 产生检测器Procedure [flag]=NSA_monitor(*S,R,ε)For every s of *S do // 产生N个检测器For every r of R do, //aff←affinity(r,s) /决定亲合力If aff>=εthenflag←nonself detected //flagEndIfEnd ForEndForEnd Procedure(b) 检测阶段算法图6.4 阴性选择算法在产生一组检测器集合后，算法可用于监测自体集合中的变化或者跟踪异常情况。