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    重庆时时彩后三必开: 一种基于遗传算法的包匹配方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201710091852.X

    申请日:

    2017.02.21

    公开号:

    CN106817376A

    公开日:

    2017.06.09

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):H04L 29/06申请日:20170221|||公开
    IPC分类号: H04L29/06; G06N3/12 主分类号: H04L29/06
    申请人: 南通大学; 南通先进通信技术研究院有限公司
    发明人: 程实; 王则林; 潘建生; 王昱; 程显毅
    地址: 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9号
    优先权:
    专利代理机构: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 汤东凤
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710091852.X

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.07.04|||2017.06.09

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种基于遗传算法的包匹配方法,包括如下步骤:(1)采用遗传算法来进行特征选择,选出相关特征位,去除冗余特征位和无关特征位;(2)对包规则库中的规则进行分析和处理,精简规则库中的覆盖规则和交叉规则。本发明通过运用遗传算法去对防火墙的包规则库进行降维处理,在降维的同时对包规则库的冗余规则进行分析和处理,数值实验显示本发明提出的思想,无论包规则库在什么规模下,都能改善包匹配算法的各项性能指标。

    权利要求书

    1.一种基于遗传算法的包匹配方法,其特征在于,包括如下步骤:
    (1)采用遗传算法来进行特征选择,选出相关特征位,去除冗余特征位和无关特征位;
    (2)对包规则库中的规则进行分析和处理,精简规则库中的覆盖规则和交叉规则。
    2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的包匹配方法,其特征在于,包括步骤(2)之后
    的步骤(3),
    (3)算法设计,具体步骤如下:
    (3-1)设定初始值:种群规模NP=2000,演化代数I=100,调节两个因子的权重α=0.9,
    β=0.1,交叉因子Λ=10;
    (3-2)设置循环终止条件:演化代数I达到100或公式(1)的适应值小于0.01;
    (3-3)根据公式(1)对个体进行评价,
    fitness=α(1/H)+βS1 (1),
    其中,S1为染色体中基因值为1的基因数目,α、β分别为调节两个因子的权重,α要远大于
    β,否者会导致局部最优,优选α=0.9,β=0.1;
    (3-4)从NP中选择两个个体;
    (3-5)对选择的两个个体进行交叉操作;
    (3-6)对选择的个体进行变异操作;
    (3-7)结束。
    3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的包匹配方法,其特征在于,步骤(1)中解决如
    下两个问题:
    (1-1)适应值设置:把包规则库中的规则像染色体一样映射成一串二进制字符串,针对
    染色体所有基因值为0的位,把二进制串的相应位去除;
    假定:染色体位数为8,群体中一个染色体为1 0 1 1 1 0 1,有三条规则相应的二进制
    串分别为:
    1 0 0 0 1 1 1 1
    1 0 1 1 0 0 0 1
    0 1 0 1 0 0 1 1,
    染色体1 0 1 1 1 0 1的第二位和第七位为“0”,所以把三条规则对应的二进制串的第
    二位和第七位删去,结果如下所示:
    1 0 0 1 1 1
    1 1 1 0 0 1
    0 0 1 0 0 1,
    计算处理后的包规则库中任何两条规则的相异度用它们的海明距离去度量,海明距离
    H,按下面的公式(2)计算:
    <mrow> <mi>H</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>R</mi> <mi>N</mi> </mrow> </munderover> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>R</mi> <mi>N</mi> </mrow> </munderover> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
    其中,RN为包规则库中的规则数,hij为包规则库中的规则i和规则j之间的海明距离;
    适应值按照公式(1)计算:
    fitness=α(1/H)+βS1 (1);
    (1-2)个体编码:采用二进制编码,染色体长度为296位,NP规模设为2000,交叉操作采
    用掩码的均匀交叉,每次交叉从种群里随机选择两个个体,根据掩码的设置产生交叉子个
    体,例如:假设随机选择的两父个体为:
    父个体1:1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1
    父个体2:1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0
    掩码:0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1
    则均匀交叉产生的子个体为:1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1;
    变异采用随机选择Λ位进行变异,Λ随演化代数逐渐降低,在每一代演化过程中都把
    最优解保留下来,如果下一代中没有个体的适应值优于上一代保留的最优解,就用上一代
    保留的最优解随机替换下一代中的任一个体。
    4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的包匹配方法,其特征在于,步骤(2)中,对应规
    则间存在覆盖矛盾和交叉矛盾,要对规则进行分析,或对日志文件进行分析,对于防火墙规
    则、路由器的访问控制列表,询问系统管理员设置此规则的意图,分析矛盾规则间处理的决
    策。
    5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的包匹配方法,其特征在于,步骤(2)中,假定一
    个规则定义为:X{[x1min,x2max],...[xnmin,xnmax]},覆盖的定义为:规则X={x1,x2,...xn}和
    规则Y={y1,y2,...yn},如果对于任何xj,都存在yj被xj包含,那就定义为X规则覆盖y规则;
    处理行为一样的覆盖规则为覆盖冗余,匹配结果不一样的覆盖规则为覆盖矛盾;
    交叉的定义为:如果规则X和规则Y在一维或多维之间存在范围重叠的现象,而剩余的
    别的维都是xj=yj,那就定义规则X和规则Y重叠。

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    一种 基于 遗传 算法 匹配 方法
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