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[發(fā)明專利]一種基于量子遺傳算法的入侵檢測(cè)方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201510091360.1 申請(qǐng)日: 2015-03-01
公開(公告)號(hào): CN104753920A 公開(公告)日: 2015-07-01
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 肖守柏 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 江西科技學(xué)院
主分類號(hào): H04L29/06 分類號(hào): H04L29/06
代理公司: 代理人:
地址: 330022*** 國省代碼: 江西;36
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 量子 遺傳 算法 入侵 檢測(cè) 方法
【說明書】:

技術(shù)領(lǐng)域

發(fā)明涉及一種入侵檢測(cè)方法,尤其涉及一種基于量子遺傳算法的入侵檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于入侵檢測(cè),無論是分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則,還是聚類等技術(shù),都是將入侵檢測(cè)看作一個(gè)數(shù)據(jù)的分析過程,它們共同的作用原理概括而言是:應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析數(shù)據(jù),歸納或總結(jié)得出用戶或系統(tǒng)相應(yīng)的正常行為模型或入侵行為模型。然后依據(jù)此模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較,從而判斷是否有入侵事件發(fā)生。對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)而言,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于系統(tǒng)中的關(guān)鍵就是構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的正常行為或異常行為的模型。無論是網(wǎng)絡(luò)的正常行為還是異常行為,都是根據(jù)具體的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)歸納得出的。聚類作為一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),為建立網(wǎng)絡(luò)的正常行為或異常行為模型提供了有效的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要提供一種基于量子遺傳算法的入侵檢測(cè)方法,它用量子比特的概率幅對(duì)染色體進(jìn)行編碼,一個(gè)量子比特染色體可以同時(shí)代表多個(gè)狀態(tài),使得該算法較之遺傳算法具備更好的種群多樣性以及更高的計(jì)算并行性。

????為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的,本發(fā)明提供一種基于量子遺傳算法的入侵檢測(cè)方法,其特征在于,所述量子遺傳算法的步驟為:

(1)初始化種群,產(chǎn)生N個(gè)以量子比特編碼的染色體;

(2)對(duì)初始種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行k次測(cè)量,對(duì)得到的k個(gè)確定解進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估,取每個(gè)個(gè)體?k?次評(píng)估中最優(yōu)適應(yīng)度個(gè)體作為該個(gè)體下一步進(jìn)化的目標(biāo);

(3)While非結(jié)束狀態(tài)do:

(4)Begin??t=t+1,對(duì)初始種群中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行實(shí)施測(cè)量,得到一個(gè)確定解,對(duì)每個(gè)個(gè)體的確定解進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估,將每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值與該個(gè)體當(dāng)前的進(jìn)化目標(biāo)進(jìn)行比較,按照設(shè)定的調(diào)整策略,利用旋轉(zhuǎn)門實(shí)施對(duì)個(gè)體的調(diào)整,從而得到新的個(gè)體q,對(duì)新的個(gè)體q實(shí)施測(cè)量,并進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估,若新的適應(yīng)度值較之當(dāng)前的進(jìn)化目標(biāo)更優(yōu),則更新進(jìn)化目標(biāo)。否則,保持當(dāng)前目標(biāo)不變;

(5)實(shí)施量子交叉操作;

(6)實(shí)施量子變異操作。

優(yōu)選的,所述量子交叉的操作步驟為:

(1)在對(duì)全部個(gè)體都進(jìn)行了量子門旋轉(zhuǎn)操作之后,按照事先設(shè)定的交叉概率?Pc,從種群中隨機(jī)選取若干對(duì)個(gè)體;

(2)對(duì)選取的個(gè)體分別進(jìn)行測(cè)量,并計(jì)算它們的適應(yīng)度;

(3)互換進(jìn)行交叉的兩個(gè)個(gè)體的最優(yōu)確定解和最優(yōu)適應(yīng)度值;

(4)對(duì)交叉后的個(gè)體施行量子門旋轉(zhuǎn)操作。

優(yōu)選的,所述量子變異的操作步驟為:

(1)在全部個(gè)體都進(jìn)行了量子門旋轉(zhuǎn)操作之后,以一定的概率?Pm?從種群中隨機(jī)選取若干個(gè)體;

(2)對(duì)每個(gè)個(gè)體隨機(jī)選取若干個(gè)變異位,將變異位的量子比特概率幅互換。

優(yōu)選的,基于量子遺傳的入侵檢測(cè)方法分為預(yù)處理和聚類兩個(gè)過程。

優(yōu)選的,所述預(yù)處理中設(shè)數(shù)據(jù)集有m條網(wǎng)絡(luò)連接記錄,每個(gè)記錄有n個(gè)特征屬性,將它們記為Xij對(duì)它們的處理分為數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)值歸一化兩個(gè)步驟。

優(yōu)選的,所述聚類的具體步驟為:

(1)初始化種群?G(1),隨機(jī)生成對(duì)應(yīng)于聚類中心的量子比特為編碼的染色

體,對(duì)初始種群?G(1)的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行多次測(cè)量,得到各聚類中心,針對(duì)聚類中心,計(jì)算適應(yīng)度;

(2)紀(jì)錄最優(yōu)的聚類中心以及它們對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度,判斷計(jì)算過程是否可以結(jié)束,若滿足結(jié)束條件則退出,否則繼續(xù)計(jì)算,對(duì)種群G(t)中的每個(gè)個(gè)體實(shí)施一次測(cè)量,得到相應(yīng)的聚類中心,針對(duì)聚類中心,計(jì)算適應(yīng)度;

(3)紀(jì)錄最優(yōu)個(gè)體和對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度,如果最優(yōu)個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度連續(xù)K代保持穩(wěn)定不變,執(zhí)行量子災(zāi)變操作,利用量子旋轉(zhuǎn)門對(duì)個(gè)體實(shí)施調(diào)整,得到新的種群;

(4)執(zhí)行量子交叉操作,執(zhí)行量子變異操作,判斷算法是否滿足退出條件,若不滿足則將進(jìn)化代數(shù)t加1,若滿足退出條件則終止算法,輸出尋優(yōu)得到的各聚類中心。

有益效果:本發(fā)明提供一種基于量子遺傳算法的入侵檢測(cè)方法,提出的基于量子遺傳的聚類入侵檢測(cè)方法被設(shè)計(jì)為預(yù)處理和聚類兩個(gè)過程。在預(yù)處理過程中,應(yīng)用量子遺傳算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,得到網(wǎng)絡(luò)正常行為對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)異常行為對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)在n維空間下的聚類中心,這即是建立網(wǎng)絡(luò)正常行為和異常行為的空間模型;然后在檢測(cè)階段,根據(jù)建立的該空間模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)判,以判定是否有入侵行為發(fā)生。本發(fā)明提出的基于量子遺傳的聚類入侵檢測(cè)方法具有較高的檢測(cè)率和較低的誤報(bào)率,該入侵檢測(cè)方法是可行的,有效的。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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