Algorithme de cellules dendritiques
L’algorithme de cellules dendritiques est inspiré de la théorie du danger du système immunitaire des mammifères et, plus précisément, du rôle et de la fonction des cellules dendritiques. La théorie du danger a été proposée par Matzinger et suggère que le rôle du système immunitaire acquis est de répondre aux signaux de danger, plutôt que de distinguer le soi du non-soi. La théorie suggère que les cellules présentant l’antigène (telles que les cellules T auxiliaires) activent un signal d’alarme fournissant la co-stimulation nécessairement des cellules spécifiques de l’antigène pour répondre.
Les cellules dendritiques sont un type de cellules du système immunitaire inné qui répondent à certaines formes spécifiques de signaux de danger. Il existe trois principaux types de cellules dendritiques: immatures qui collectent des parties de l’antigène et des signaux, semi-matures qui sont des cellules immatures qui décident en interne que les signaux locaux représentent une sécurité et présentent l’antigène aux cellules T entraînant une tolérance, et matures les cellules qui décident en interne que les signaux locaux représentent un danger et présentent l’antigène aux lymphocytes T entraînant une réponse réactive.
L’objectif de traitement de l’information de l’algorithme de cellules dendritiques est de préparer un ensemble de cellules dendritiques matures (prototypes) qui fournissent des informations spécifiques au contexte sur la façon de classer les modèles d’entrée normaux et anormaux. Ceci est réalisé sous la forme d’un système de trois processus asynchrones: 1) migration de cellules immatures suffisamment stimulées, 2) promotion des cellules migrées vers un état semi-mature (sûr) ou mature (danger) en fonction de leur réponse cumulée, et 3) étiquetage des modèles observés sûrs ou dangereux en fonction de la composition de la sous-population de cellules qui répondent à chaque modèle.
L’algorithme suivant fournit un pseudocode pour l’apprentissage d’un pool de cellules dans l’algorithme de cellules dendritiques, en particulier l’algorithme déterministe des cellules dendritiques. Les cellules migrées matures associent leurs modèles d’entrée collectés à des anomalies, tandis que les cellules migrées semi-matures associent leurs modèles d’entrée collectés comme normal. Les cellules migrées résultantes peuvent ensuite être utilisées pour classer les modèles d’entrée comme normaux ou anormaux.
Cela peut être fait en échantillonnant les cellules et en utilisant un mécanisme de vote, ou des méthodes plus élaborées telles qu’une valeur d’antigène de contexte mature (MCAV) qui utilise M/Ag (où M est le nombre de cellules matures avec l’antigène et Ag est la somme des expositions à l’antigène par ces cellules matures), ce qui donne une probabilité qu’un motif soit une anomalie.
L’algorithme de cellules dendritiques n’est pas spécifiquement un algorithme de classification, il peut être considéré comme une méthode de filtrage des données à utiliser dans les problèmes de détection d’anomalies. L’algorithme de cellules dendritiques canonique est conçu pour fonctionner sur une seule entrée discrète, catégorielle ou ordinale et deux signaux probabilistes spécifiques indiquant le danger heuristique ou la sécurité de l’entrée.
Les signaux de danger et de sécurité sont des signaux spécifiques au problème du risque que le modèle d’entrée soit une anomalie ou soit normal, tous deux généralement dans [0; 100]. Les signaux de danger et de sécurité n’ont pas à être réciproques, ce qui signifie qu’ils peuvent fournir des informations contradictoires. Le système a été conçu pour être utilisé dans les problèmes de détection d’anomalies en temps réel, pas seulement les problèmes statiques. Chaque seuil de migration des cellules est défini séparément, généralement dans [5; 15].
