本文選題：入侵檢測 + 免疫檢測器�。� 參考：《計算機應(yīng)用》2013年03期

【摘要】：針對免疫實值檢測器的黑洞和邊界入侵問題,分析規(guī)模對檢測性能的影響,提出一種基于Monte Carlo估計的檢測器分布優(yōu)化算法,以Monte Carlo方法估計檢測器對非自體空間的覆蓋效果作為算法結(jié)束的條件,通過優(yōu)秀子代替代不合時宜的父代來完成檢測器的分布優(yōu)化處理。經(jīng)實驗測試表明,該算法不僅可以有效地降低黑洞,而且能夠以更少的檢測器更精確地覆蓋非自體空間,從而提升檢測器的檢測性能。
[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.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;哈爾濱師范大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60671049,61172168)
【分類號】：TP393.08

【二級參考文獻】

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本文編號：1832071