[发明专利]一种基于遗传算法的网络入侵多媒体包多线程择危方法

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的网络入侵多媒体包多线程择危方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、个体编码；步骤2、初始化；步骤3、适应度值评价检测；步骤4、选择运算；步骤5、交叉运算；步骤6、变异运算；步骤7、循环及终止条件判断；步骤8、向线程分配多媒体数据包，本发明解决了现有技术中存在的网络入侵检测系统无法根据多媒体数据包的危险系数择危处理问题。

技术领域

本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的网络入侵多媒体包多线程择危方法。

背景技术

近年来，国际国内网络安全领域硝烟四起，网络安全事故频频曝出，网络入侵检测系统作为一种有效的防护手段，能够快速发现网络攻击的发生，但是随着网络速度的提高，网络入侵检测系统常会因来不及检测而出现丢包、漏检的状况，当漏检不可避免时，如何将危险降至最低，是亟待解决的问题。

随着网络速度的提高，多媒体数据包在网络流量中所占比例越来越大，因为多媒体信息种类较多，而且不同类型多媒体数据的安全性相差较大，在系统处理能力有限的前提下，当网络流量过大、丢包已不可避免时，应当挑选危险度高的多媒体数据包优先处理，而不应将其一视同仁。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于遗传算法的网络入侵多媒体包多线程择危方法，解决了现有技术中存在的网络入侵检测系统无法根据多媒体数据包的危险系数择危处理问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于遗传算法的网络入侵多媒体包多线程择危方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、个体编码；

步骤2、初始化；

步骤3、适应度值评价检测；

步骤4、选择运算；

步骤5、交叉运算；

步骤6、变异运算；

步骤7、循环及终止条件判断；

步骤8、向各线程分配多媒体数据包。

本发明的特点还在于，

步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤(1.1)、设网络入侵检测系统每个线程的负载为LT，现捕获到n个多媒体数据包P1,P2,P3，...,Pn，n个多媒体数据包对系统带来的负载分别为L(Pi)，其中L(Pi)∈(0,LT]，(i＝1,2,...,n)，另设所述n个多媒体数据包的危险系数为Dt(Pi),t＝1,2,...,138。

步骤(1.2)、设步骤(1.1)中的线程总数为k个，设k个线程的编号分别为T1,T2,T3,......Tk,(k≤n)，将n个多媒体数据包P1,P2,P3，...,Pn随机装入k个线程中，对应产生的k个线程的排列顺序即为染色体编码。

步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤(2.1)、设置进化代数计数器t，t为整形变量，并且对t赋初值为0；