基于NK-DCHS混合免疫模型的不平衡数据异常检测方法研究

为解决传统机器学习在非平衡动态数据中适应性差、可解释性低的问题，研究人员提出基于自然杀伤细胞(NK)和树突状细胞(DC)协同机制的NK-DCHS混合免疫模型。该框架通过Sigmoid树突状细胞算法(SDCA)增强特征选择，结合自然杀伤细胞算法(NKA)实现局部决策，在8个基准数据集上验证其优于传统方法，为金融欺诈、网络安全等领域的异常检测提供新型生物启发解决方案。

　　

在金融欺诈检测和工业设备监控等领域，异常数据往往呈现两个显著特征：样本量极度不平衡（正常样本远多于异常样本）和异常模式动态演变。传统机器学习方法如支持向量机(SVM)难以适应这种非线性分布，而深度学习模型又存在"黑箱"决策的缺陷。更棘手的是，现实场景中的异常模式会像病毒变异般持续进化，要求检测系统具备类似生物免疫系统的自适应能力。

针对这一挑战，研究人员从人体先天免疫系统获得灵感，开发了自然杀伤细胞-树突状细胞混合系统(NK-DCHS)。该框架模拟了免疫系统中NK细胞快速识别病原体和DC细胞精细呈递抗原的双重机制，通过五阶段生物启发设计实现动态异常检测：首先采用SVM-GA过采样(SGO)缓解数据不平衡；随后通过抗原识别划分数据子集；接着NKA算法构建局部分类器模拟NK细胞的快速响应；SDCA算法则通过危险信号/安全信号的非线性转换提升检测精度；最终通过余弦相似度记忆机制保留难样本特征。

关键技术包括：1)基于KEEL和Kaggle的8个跨领域不平衡数据集验证；2)融合遗传算法的SGO过采样技术；3)局部分类器集群的NKA算法；4)采用sigmoid映射的SDCA信号处理；5)5折交叉验证评估体系。

研究结果显示：在病原体增殖阶段，SGO生成的合成样本使KDD Cup 99数据集的F₁-score提升12.7%；抗原识别阶段的数据分区策略将haberman数据集的训练效率提高34%；NK细胞防御阶段通过距离激活机制使局部分类器在pima数据集上的AUC达到0.923；DC抗原呈递阶段通过SDCA的危险信号转换，在creditcard数据集上实现0.96的精确度；免疫记忆机制使模型对CIC-IDS-2017数据集的增量学习准确率保持92%以上。

结论表明，NK-DCHS通过生物免疫启发的模块化设计，在保持可解释性的同时解决了传统方法对动态非平衡数据适应性不足的难题。其创新点在于：1)首次将NK细胞快速响应与DC细胞精细处理机制结合；2)SDCA算法通过sigmoid函数突破传统DCA的线性限制；3)NKA的局部分类器集群实现细粒度检测。该成果为金融风控和工业物联网等场景提供了兼具生物合理性和工程实用性的检测框架，未来可扩展至更多免疫机制如T细胞协同作用的建模。