基于Monte Carlo估计的免疫检测器分布优化算法

发布时间：2018-05-02 02:52

  本文选题：入侵检测 + 免疫检测器　； 参考：《计算机应用》2013年03期

【摘要】：针对免疫实值检测器的黑洞和边界入侵问题,分析规模对检测性能的影响,提出一种基于Monte Carlo估计的检测器分布优化算法,以Monte Carlo方法估计检测器对非自体空间的覆盖效果作为算法结束的条件,通过优秀子代替代不合时宜的父代来完成检测器的分布优化处理。经实验测试表明,该算法不仅可以有效地降低黑洞,而且能够以更少的检测器更精确地覆盖非自体空间,从而提升检测器的检测性能。
[Abstract]:Aiming at the black hole and boundary intrusion problem of immune real value detector, the influence of scale on detection performance is analyzed, and a detector distribution optimization algorithm based on Monte Carlo estimation is proposed. The Monte Carlo method is used to estimate the coverage effect of the detector to the non-autologous space as the condition of the end of the algorithm, and the distribution optimization of the detector is accomplished by replacing the anachronistic parent with the excellent offspring. The experimental results show that the algorithm can not only reduce black hole effectively, but also cover non-autologous space more accurately with fewer detectors, thus improving the detection performance of the detector.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;哈尔滨师范大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60671049,61172168)
【分类号】：TP393.08

【二级参考文献】

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本文编号：1832071