專利名稱：基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)，是一種對企業(yè)計算機系統(tǒng)的各個功能子系統(tǒng)進行異常檢測、病毒預(yù)防、非法入侵防御、故障診斷、異常系統(tǒng)修復(fù)的人工免疫系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
人工免疫系統(tǒng)由人類的自然免疫系統(tǒng)靈感啟發(fā)而來，其生物醫(yī)學(xué)理論基礎(chǔ)是克隆選擇理論、陰性/陽性選擇理論、免疫耐受學(xué)說、抗體分子結(jié)構(gòu)學(xué)說等。自然免疫系統(tǒng)的必要生物基礎(chǔ)是人體能根據(jù)DNA特征區(qū)分外來對象是自體，還是異體。但是，傳統(tǒng)的人工免疫系統(tǒng)僅僅模擬克隆選擇機制、陰性/陽性選擇機制、免疫學(xué)習(xí)機制等，沒有建立系統(tǒng)的正常模型，以嚴格定義人工免疫系統(tǒng)的自體。也正因為系統(tǒng)的正常模型沒有建立，系統(tǒng)異常的檢測率就受異常知識限制，其值通常不可能達到100％。正常模型的構(gòu)建為自體檢測提供了嚴格的依據(jù)，其自體檢測率可達100％。根據(jù)自體和異體之間關(guān)系，異體檢測率也可達100％。
傳統(tǒng)的異常檢測技術(shù)是根據(jù)異常的特征信息直接檢測系統(tǒng)中的異常，這種技術(shù)通過智能方法可以提高其檢測率為98％左右，但是從理論上不可能達到100％的檢測率，因為未知的異?？偸亲兓獪y。這樣，也降低了下一步的異常識別率、異常消除率以及系統(tǒng)修復(fù)率。因此，基于異常特征的異常檢測技術(shù)存在許多問題。
傳統(tǒng)上，未知異常的識別都是根據(jù)經(jīng)驗半自動識別，智能技術(shù)采用率不高，對未知異常的識別能力十分有限。并且，未知異常的二次識別效率并不比第一次識別效率高多少，未知異常的識別過程存在效率瓶頸問題。隨著未知異常的迅速增加，系統(tǒng)的異常識別能力可能會出現(xiàn)崩潰的危機。因此，受自然免疫系統(tǒng)優(yōu)良的異常識別和負載平衡能力啟發(fā)，很需要設(shè)計出一種人工免疫系統(tǒng)。
由于所建立的人工免疫系統(tǒng)是有正常模型的，系統(tǒng)的正常組件表示在自體數(shù)據(jù)庫中，因此，異常檢測建立在對自體數(shù)據(jù)庫的查詢基礎(chǔ)上。因為自體都是已知的，所以自體檢測是簡便的，且檢測率高達100％，基于自體數(shù)據(jù)庫的異常檢測也是簡便的，且檢測率也能高達100％。系統(tǒng)的異常組件或外來入侵目標(biāo)的識別信息存儲在異體數(shù)據(jù)庫中，已知異體的識別建立在對異體數(shù)據(jù)庫的查詢基礎(chǔ)上，未知異體的識別建立在機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上。
基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)由自然免疫系統(tǒng)靈感啟發(fā)而來的，是一種對計算機信息系統(tǒng)的異常進行檢測、識別、消除和系統(tǒng)修復(fù)的系統(tǒng)，它具有企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的正常模型和三層結(jié)構(gòu)的免疫計算系統(tǒng)。基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)研究得到了國家自然科學(xué)基金項目(60404021)的部分資助。為了描述系統(tǒng)的正常狀態(tài)，正常模型采用時空屬性表示法，包括文件的最后修改時間屬性和絕對路徑屬性。該三層結(jié)構(gòu)免疫計算系統(tǒng)按照固有免疫和適應(yīng)性免疫兩種類型分別處理已知的異體和未知的異體。
現(xiàn)在自動的系統(tǒng)修復(fù)技術(shù)在企業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用很少，手工的系統(tǒng)修復(fù)往往要消耗人力資源，帶來一些人為錯誤，系統(tǒng)修復(fù)效率和精度不高，對于危險環(huán)境和無人環(huán)境的企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)無法適應(yīng)。因此，迫切需要提出一種新的系統(tǒng)恢復(fù)技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提供一種新的基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中異常檢測率不夠高、未知異常識別能力不夠強的問題，以及現(xiàn)有系統(tǒng)修復(fù)技術(shù)存在的自動化問題，為計算機應(yīng)用系統(tǒng)的異常檢測、識別、消除和系統(tǒng)修復(fù)提供新的途徑。
為實現(xiàn)這樣的目的，本發(fā)明提出的基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的人工免疫系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有一個正常模型及其對應(yīng)的自體數(shù)據(jù)庫，這種正常模型為了對系統(tǒng)正常狀態(tài)進行描述，使用了正常系統(tǒng)中所有正常組件的時空屬性，包括正常文件的最后修改時間和絕對路徑名，其特征在于計算機系統(tǒng)的正常模型唯一確定系統(tǒng)的正常狀態(tài)，通過正常模型及其自體數(shù)據(jù)庫進行自體檢測和異體檢測，達到100％檢測率。這種人工免疫系統(tǒng)建立了系統(tǒng)的正常模型，可實現(xiàn)100％的異常檢測率；也不同于傳統(tǒng)的系統(tǒng)恢復(fù)技術(shù)，其系統(tǒng)修復(fù)建立在智能的人工免疫系統(tǒng)基礎(chǔ)上，其自動化程度更高；通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或示例學(xué)習(xí)，可實現(xiàn)對未知異常的學(xué)習(xí)。
此外，該人工免疫系統(tǒng)具有固有免疫計算層、適應(yīng)性免疫計算層和并行計算層等。


圖1給出了人工免疫系統(tǒng)的正常模型示意圖。
圖2給出了人工免疫系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)。
圖3給出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示例。
具體實施例方式以一個Web系統(tǒng)為例，本發(fā)明按照以下步驟構(gòu)建基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)。
1、構(gòu)建Web系統(tǒng)的正常模型在構(gòu)建Web系統(tǒng)的正常模型時，首先要對系統(tǒng)從結(jié)構(gòu)上進行正確劃分，即將系統(tǒng)劃分為若干個功能組件，其中一些組件對實現(xiàn)系統(tǒng)的整體功能是必要的。此Web系統(tǒng)由100個HTML網(wǎng)頁文件和一些目錄組成，主要完成某企業(yè)信息的概要介紹功能。Web系統(tǒng)的正常狀態(tài)由其所有HTML網(wǎng)頁文件的正常狀態(tài)唯一確定，也就是說只有當(dāng)其全部文件的狀態(tài)都是正常的時，整個Web系統(tǒng)的狀態(tài)才是正常的；只要有一個文件的狀態(tài)是異常的，整個Web系統(tǒng)的狀態(tài)就是異常的。
一般的，Web系統(tǒng)的正常模型可描述為N(S)=Πi=1100N(ci)]]>=Πi=1100N(<pi,t>)]]>式中，S表示W(wǎng)eb系統(tǒng)N(·)表示正常函數(shù)， ci表示W(wǎng)eb系統(tǒng)S的HTML網(wǎng)頁文件之一100是Web系統(tǒng)S的HTML文件總數(shù)pi表示文件ci的空間屬性，即絕對路徑名t表示時間屬性<pi，ti>表示文件ci的時空屬性二元組從上式可以看出，Web系統(tǒng)S的正常狀態(tài)N(S)與其每個文件ci的正常狀態(tài)N(ci)都有關(guān)系，而且由其每個文件的絕對路徑名pi和共同的時間屬性t唯一確定。這種唯一確定性是可以證明的，根據(jù)這種特性可以將每個文件的時空屬性封裝為一個對象，作為記錄存儲在自體數(shù)據(jù)庫中，以便于免疫計算機制對其進行存取操作，如圖1所示。這里，自體數(shù)據(jù)庫采用Oracle等關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。
當(dāng)人工免疫系統(tǒng)的狀態(tài)正常時，通過編程方法提取人工免疫系統(tǒng)中各個正常組件的空間屬性和時間屬性，并將這些時空屬性記錄存儲在自體數(shù)據(jù)庫中。人工免疫系統(tǒng)在應(yīng)用服務(wù)器上運行，自體數(shù)據(jù)庫和異體數(shù)據(jù)庫存儲在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上。編程方法包括Java語言的File類中文件絕對路徑的讀取方法和文件最后修改時間的讀取方法。在軟件系統(tǒng)中，其組件體現(xiàn)為一些文件。在計算機世界中一個組件的空間屬性是唯一的，包括文件的絕對路徑；其時間屬性也是不可以更改的，因為時間不可倒流。由組件的時空屬性構(gòu)成的記錄實際上是一種免疫對象，在人工免疫系統(tǒng)的免疫邏輯中對這些對象進行存取和計算根據(jù)自體記錄檢測系統(tǒng)中的某個目標(biāo)是否為自體。
2、構(gòu)建固有免疫計算層人工免疫系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)包括固有免疫計算層、適應(yīng)性免疫計算層和并行免疫計算層，如圖2所示。固有免疫計算層的建立是人工免疫系統(tǒng)設(shè)計的基礎(chǔ)，是三層免疫計算模型的第一層。適應(yīng)性免疫計算層比固有免疫計算層智能更高，并行免疫計算層比固有免疫計算層和適應(yīng)性免疫計算層計算速度更快。異體數(shù)據(jù)庫用來表示和存儲所有已知異體的特征信息，包括異體的類型、異體的激活方式、異體的傳播方式和異體的破壞方式等。建立人工免疫系統(tǒng)時，根據(jù)已積累的異體經(jīng)驗在異體數(shù)據(jù)庫中添加了許多已知異體的記錄，這些記錄就構(gòu)成了固有免疫計算層中異體識別的基礎(chǔ)。
固有免疫計算層主要負責(zé)自體/異體的完全檢測和已知異體的識別，固有免疫計算層由自體數(shù)據(jù)庫、基于數(shù)據(jù)庫查詢的檢測器、異體數(shù)據(jù)庫和基于數(shù)據(jù)庫查詢的識別器組成。其中，異體數(shù)據(jù)庫是固有免疫計算層和適應(yīng)性免疫計算層共享使用的，采用Oracle數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。異體數(shù)據(jù)庫存儲和異體有關(guān)的特征信息，包括病毒的字符串特征、病毒的傳播特征等。
固有免疫計算層讀取待檢測文件的時空屬性，即絕對路徑名和最后修改時間，將這些屬性值與自體數(shù)據(jù)庫中的記錄相匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果查詢出此文件的時空屬性是否在自體數(shù)據(jù)庫中。如果此文件的時空屬性在自體數(shù)據(jù)庫中，那么此文件是自體。否則，此文件是異體。
基于Web系統(tǒng)的正常模型，固有免疫計算層檢測出所有的自體，而Web系統(tǒng)中的其余目標(biāo)就判定為異體。對于這些異體，固有免疫計算層訪問異體數(shù)據(jù)庫，查詢有關(guān)這些異體的特征信息。如果在異體數(shù)據(jù)庫中查到了與待查異體的特征相匹配的記錄，就判定此待查異體為一個已知的異體。如果在異體數(shù)據(jù)庫中找不到任何與某個待查異體的特征相匹配的記錄，就判定此待查異體為未知的，就要送到適應(yīng)性免疫計算層繼續(xù)識別。這里，數(shù)據(jù)庫查詢建立在Oracle等關(guān)系數(shù)據(jù)庫的Select查詢子句基礎(chǔ)上。
3、構(gòu)建適應(yīng)性免疫計算層適應(yīng)性免疫計算層是人工免疫系統(tǒng)的智能中心，具有一定的學(xué)習(xí)能力，建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、示例學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)機制的基礎(chǔ)上。適應(yīng)性免疫計算層負責(zé)識別、學(xué)習(xí)和記憶未知的異體，并消除已識別的異體，還要進行最大限度的系統(tǒng)修復(fù)，如圖2所示。適應(yīng)性免疫計算層由未知異體的學(xué)習(xí)器、未知異體的記憶器、共享的異體數(shù)據(jù)庫、異體消除器和系統(tǒng)修復(fù)器組成。
對未知異體的學(xué)習(xí)，適應(yīng)性免疫計算層采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者示例學(xué)習(xí)機制。用于未知異體學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為三層，如圖3所示。其中，輸入層表示異體的關(guān)鍵特征，包括異體的文件名、編碼語言、傳播方式、引擎、特征串和破壞方式等；隱藏層表示已知異體的類型；輸出層知異體的消除方案。示例學(xué)習(xí)機制建立在所有已知異體的特征空間基礎(chǔ)上，尋找未知異體在此特征空間中最相近的已知異體。未知異體學(xué)習(xí)器的輸入是未知異體的特征信息，其輸出是與未知異體最相似的已知異體及其相似度。
上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用以下計算公式進行學(xué)習(xí)，存儲學(xué)習(xí)的結(jié)果，從而將未知異體轉(zhuǎn)換為已知異體。
P=Σy(Σz(dyz-Oyz)2),]]>ΔWi→j＝rOj(1-Oj)βjβj=ΣkWj→kOk(1-Ok)βk,]]>εz＝dz-Oz式中，P表示此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)；y表示此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練輸入；z表示輸出節(jié)點；dyz表示訓(xùn)練輸入y在節(jié)點z的期望輸出；dj表示第j個節(jié)點的期望輸出；Oyz表示訓(xùn)練輸入y在節(jié)點z的實際輸出；Oj表示第j個節(jié)點的實際輸出；Wi→j表示連接第i層節(jié)點和第j層節(jié)點的權(quán)值；ΔWi→j表示其權(quán)值的變化；r表示學(xué)習(xí)比率；βj表示第j個節(jié)點的值；εz表示輸出節(jié)點的誤差。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用是識別未知的異體，其方法就是該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。未知異體記憶器將未知異體的學(xué)習(xí)結(jié)果構(gòu)建成新的已知異體記錄，并將此記錄存儲到異體數(shù)據(jù)庫中，編制其相應(yīng)的查詢索引。
異體消除器包括操作系統(tǒng)的刪除命令、進程殺死命令、郵件刪除命令以及這些操作命令的組合批處理命令，異體消除器每次消除一個異體都會寫入日志記錄。
使用所述異體消除器消除異體前，異體區(qū)分器根據(jù)所述正常模型及自體數(shù)據(jù)庫將所述計算機系統(tǒng)處于異常狀態(tài)的功能組件與其它外來異體區(qū)分開來，區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn)是檢查異體的絕對路徑名是否與自體數(shù)據(jù)庫的一個記錄屬性相匹配。如果匹配，就判定該異體為處于異常狀態(tài)的功能組件。并且，將這些異常功能組件的絕對路徑名存儲到臨時數(shù)據(jù)庫中，以供系統(tǒng)恢復(fù)時調(diào)用，來找到所述計算機系統(tǒng)中要恢復(fù)的功能組件。
系統(tǒng)修復(fù)器在應(yīng)用系統(tǒng)的正常模型、安全備份系統(tǒng)和異體消除日志記錄的基礎(chǔ)上工作，根據(jù)異常組件的消除記錄高精度地修復(fù)此組件，從應(yīng)用系統(tǒng)的安全備份系統(tǒng)中將其備份組件替換已消除的組件，或者使用硬件修復(fù)工具修復(fù)此組件。根據(jù)正常模型的唯一確定性，只要已消除的組件可以修復(fù)，就能將所有受損的組件全部修復(fù)成功，這樣應(yīng)用系統(tǒng)就能從整體上完全修復(fù)。
4、構(gòu)建并行免疫計算層并行免疫計算層是一個并行計算機，屬于硬件設(shè)備，如圖2所示。這個并行計算機由易于升級的模塊組件組成，是一個多星拓撲網(wǎng)絡(luò)，所有節(jié)點和服務(wù)器用快速以太網(wǎng)或兆比特交換機連接起來。每個節(jié)點由多個微處理機、1GB內(nèi)存、網(wǎng)卡、數(shù)GB的硬盤和支持對稱多處理機的帶總線主板構(gòu)成。該并行計算機的主要組件包括前端節(jié)點、服務(wù)節(jié)點、計算節(jié)點、交換機和并行輸入/輸出子系統(tǒng)。前端節(jié)點為用戶使用和控制整個并行計算機提供界面，來編譯和調(diào)試程序，以及提交和監(jiān)視任務(wù)。服務(wù)節(jié)點存放網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)和認證后臺程序。計算節(jié)點遵循服務(wù)節(jié)點的指令，來執(zhí)行最終的數(shù)字分解。并行輸入/輸出系統(tǒng)通過隧道對處理機群開放，提供大量的存儲和存儲空間與計算節(jié)點之間高速的數(shù)據(jù)訪問。需要開發(fā)并行軟件來連接各種并行計算組件，并達到最優(yōu)的系統(tǒng)性能。最基本的并行軟件包括三大部分操作系統(tǒng)、通信庫和任務(wù)控制系統(tǒng)。
當(dāng)異體數(shù)量超過單個計算機能承受的計算量時，并行免疫計算層用來提供并行計算，將總的計算量均衡地分配到各個計算機上，以緩解單個計算機的計算負荷，提高整個人工免疫計算系統(tǒng)的效率和可靠性。因為并行免疫計算層將單個計算機的負荷控制在正常的范圍內(nèi)，這樣就增強了各個計算機上免疫計算的可靠性。因此，并行免疫計算層為固有免疫計算層和適應(yīng)性免疫計算層提供了強大的計算基礎(chǔ)組織，以滿足大量計算的需要。
上述僅為一個實例，這個實例所采用的正常模型和人工免疫系統(tǒng)可以推廣到其他計算機系統(tǒng)，用來實現(xiàn)異常檢測、病毒預(yù)防、非法入侵防御、故障診斷和異常系統(tǒng)修復(fù)。
權(quán)利要求
1.一種用于企業(yè)計算機系統(tǒng)的基于正常模型的人工免疫系統(tǒng)，用于對企業(yè)計算機系統(tǒng)進行異常檢測、病毒預(yù)防、非法入侵防御、故障診斷、異常系統(tǒng)修復(fù)，所述計算機系統(tǒng)劃分為若干個功能組件，由每個組件的時空屬性唯一確定該組件的狀態(tài)，由所有組件的正常狀態(tài)唯一確定所述計算機系統(tǒng)的正常狀態(tài)，基于所述計算機系統(tǒng)的正常狀態(tài)建立其正常模型及與該正常模型對應(yīng)的自體數(shù)據(jù)庫，該自體數(shù)據(jù)庫存儲所述計算機系統(tǒng)中所有處于正常狀態(tài)的功能組件的時空屬性，包括最后修改時間和絕對路徑名；所述人工免疫系統(tǒng)包括固有免疫計算層，用于根據(jù)所述正常模型和自體數(shù)據(jù)庫檢測自體和異體，并識別已知的異體；具有學(xué)習(xí)能力的適應(yīng)性免疫計算層，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或示例學(xué)習(xí)機制，用于識別、學(xué)習(xí)和記憶未知的異體，消除所有異體，并修復(fù)受損的所述計算機系統(tǒng)；異體數(shù)據(jù)庫，用于存儲已知異體的特征信息，固有免疫計算層和適應(yīng)性免疫計算層都使用異體數(shù)據(jù)庫；所述人工免疫系統(tǒng)的特征在于所述計算機系統(tǒng)的正常模型唯一確定系統(tǒng)的正常狀態(tài)，通過正常模型及自體數(shù)據(jù)庫進行自體檢測和異體檢測，達到100％檢測率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工免疫系統(tǒng)，其特征在于所述固有免疫計算層包括自體數(shù)據(jù)庫、基于自體數(shù)據(jù)庫查詢的自體/異體檢測器、異體數(shù)據(jù)庫和基于異體數(shù)據(jù)庫查詢的已知異體識別器。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的人工免疫系統(tǒng)，其特征在于所述適應(yīng)性免疫計算層還包括一個未知異體記憶器，用于將已學(xué)習(xí)的未知異體特征存儲到異體數(shù)據(jù)庫中，使之成為新的已知異體。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的人工免疫系統(tǒng)，其特征在于所述適應(yīng)性免疫計算層還包括一個異體消除器，用于消除已識別的異常文件、異常進程、異常郵件等異體。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的人工免疫系統(tǒng)，其特征在于所述適應(yīng)性免疫計算層還包括一個異體區(qū)分器，基于所述正常模型及自體數(shù)據(jù)庫將所述計算機系統(tǒng)中處于異常狀態(tài)的功能組件與其它外來異體區(qū)分開來，并將這些異常功能組件的絕對路徑名存儲到臨時數(shù)據(jù)庫中，以供系統(tǒng)恢復(fù)時調(diào)用。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的人工免疫系統(tǒng)，其特征在于所述適應(yīng)性免疫計算層還包括一個系統(tǒng)恢復(fù)器，基于所述正常模型和所述臨時數(shù)據(jù)庫根據(jù)異體的識別信息修復(fù)系統(tǒng)的受損部分。
7.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的人工免疫系統(tǒng)，其特征在于還設(shè)置有一個并行免疫計算層，用來將單個計算機上的計算量分配到多個計算機上，為固有免疫計算層和適應(yīng)性免疫計算層提供強大的計算基礎(chǔ)組織，提高整個人工免疫系統(tǒng)的計算效率和可靠性。
8.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的人工免疫系統(tǒng)，其特征在于設(shè)置有基于Java的網(wǎng)絡(luò)接口和可視化數(shù)據(jù)顯示部分，用于Web信息系統(tǒng)的安全保護。
全文摘要
一種基于系統(tǒng)正常模型的人工免疫系統(tǒng)，該系統(tǒng)可用硬件和軟件實現(xiàn)，該系統(tǒng)由固有免疫計算層、適應(yīng)性免疫計算層和并行免疫計算層構(gòu)成。固有免疫計算層利用系統(tǒng)的正常模型建立自體數(shù)據(jù)庫，根據(jù)自體數(shù)據(jù)庫的檢索檢測全部自體。該正常模型由正常系統(tǒng)中所有正常組件的時空屬性唯一確定。適應(yīng)性免疫計算層利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或示例學(xué)習(xí)機制識別未知異體，并將識別結(jié)果記憶到異體數(shù)據(jù)庫中，以供固有免疫計算層識別已知異體。適應(yīng)性免疫計算層還消除異體和修復(fù)系統(tǒng)。并行免疫計算層提供并行計算機資源，在負載過大時平衡各個計算機上的負載。
文檔編號G06F11/00GK1866267SQ20061009297
公開日2006年11月22日 申請日期2006年6月14日 優(yōu)先權(quán)日2006年6月14日
發(fā)明者龔濤 申請人:龔濤