基于并行計算的木馬免疫算法研究
實驗1:設(shè)定其他的參數(shù)不變,在不同的自體規(guī)模(即Ns)下進行實驗,仿真結(jié)果如表2所示。本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/193037.htm
由表2可以看出,當(dāng)自體規(guī)模從8增加到136的時候,傳統(tǒng)算法產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)量大大增加,從207個增加到了4 015個,增加了18倍。而檢測失敗率也從0.015%增加到了0.148%,增加了將近9倍;而用本文改進的算法所產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)量只從234個增加到3 847個,增加了15倍,而失敗率反而從0.058%降低到了0.047%,檢測失敗率下降了17%;雖然在自體規(guī)模只有8個的時候,改進算法產(chǎn)生了234個候選檢測器,多于傳統(tǒng)算法,這是因為改進算法較復(fù)雜,可能會增加冗余的檢測器,但是隨著自體規(guī)模的增加,候選檢測器的數(shù)量能保持較少的增長率,說明改進算法的收斂性較小,收斂效果較好,而且也提高了檢測成功率。
實驗2:設(shè)定隨機字符串長度L和自體規(guī)模Ns不變,改變匹配位數(shù)r的長度,對比兩種算法產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)目NH和檢測時間t,結(jié)果如表3所示。
由表3可以看出,在字符串L位數(shù)和自體規(guī)模Ns不變的情況下,當(dāng)匹配位數(shù)r增加,傳統(tǒng)算法所產(chǎn)生的候選檢測器數(shù)目大大增加,增加了將近18倍,檢測時間增加了18倍,效率明顯降低;采用文中的多屬性特征區(qū)域匹配方式,候選檢測器集合數(shù)目增加了只有11倍,并且改進算法引入了并行計算的方式,檢測時間增加了14倍,而且低于傳統(tǒng)算法的檢測時間。從這里可以看出,新算法在匹配位數(shù)r增加的情況下,系統(tǒng)效率影響較小,能有效改善系統(tǒng)性能。
3 結(jié)束語
陰性選擇算法隨著匹配位數(shù)r的增加和字符串L的增加,匹配次數(shù)呈指數(shù)形式增加,匹配效率明顯不足,并且會產(chǎn)生大量的候選檢測器,使得該算法時間復(fù)雜度太大,論文提出一種改進的陰性選擇算法,把字符串分為多個特征區(qū)域,每個特征區(qū)域之間采用r連續(xù)位匹配方式再次匹配,同時采用并行計算,實驗結(jié)果表明改進的陰性選擇算法在匹配位數(shù)和隨機字符串位數(shù)增加時,候選檢測器增加速度較平緩,系統(tǒng)負(fù)擔(dān)增加較緩慢,因此具有較好的檢測效率。
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