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    基于人工免疫算法的網(wǎng)絡(luò)可生存性增強與優(yōu)化

    2016-12-27 07:23:55朱靈靈袁唐杰孔鑫云陸海維戴海波
    科學(xué)中國人 2016年33期
    關(guān)鍵詞:生存性權(quán)值鏈路

    朱靈靈,袁唐杰,孔鑫云,陸海維,鄭 劍,戴海波

    中國人民解放軍73698部隊

    基于人工免疫算法的網(wǎng)絡(luò)可生存性增強與優(yōu)化

    朱靈靈,袁唐杰,孔鑫云,陸海維,鄭 劍,戴海波

    中國人民解放軍73698部隊

    借助基于生物免疫系統(tǒng)的人工免疫算法能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)進行自主的故障診斷和入侵檢測從而提高網(wǎng)絡(luò)的可生存性。在分析網(wǎng)絡(luò)可生存性基本原理的基礎(chǔ)上,結(jié)合人工免疫算法的思想提出了一種增強網(wǎng)絡(luò)可生存性的方案。

    網(wǎng)絡(luò)可生存性;故障診斷;人工免疫算法;AIA

    1 基于人工免疫算法的網(wǎng)絡(luò)可生存性增強算法

    1.1 算法整體描述

    本文采用Perelson與Oster所提出的形態(tài)空間模型(Shape-Space)來對免疫細胞與抗原間的相互作用進行定量的描述,把抗原和抗體分別表示為:在P維的形態(tài)空間SP內(nèi),抗體和抗原分別用P個歸一化的變量進行描述,而網(wǎng)絡(luò)的故障狀態(tài)共有P個不同的特征值,抗體為Ab={x1,x2,…,xp},抗原為Ag={y1,y2,…,yp}??贵w與抗原的集合表示為AB={Abi|i=1,2,…,N},AG={Agi|i=1,2,…,M},式中M、N分別表示抗原和抗體的個數(shù),xi和yi分別表示抗體Ab和抗原Ag的基因。算法中將直接進行個體基因的變異等操作。

    1.2 定義鏈路權(quán)值

    將各鏈路的權(quán)值是從1到65535之間的某個整數(shù),用來表示使用該鏈路來傳輸數(shù)據(jù)包所消耗的代價。由于對給定的一個網(wǎng)絡(luò),其鏈路權(quán)值的分配情況決定節(jié)點之間的路由,因此算法就是在滿足一定流量波動的范圍內(nèi)及可能會出現(xiàn)鏈路故障的情況下,尋找能夠使網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生的可能性最小的一種權(quán)值的分配方案。

    根據(jù)鏈路狀態(tài)協(xié)議OSPF,源節(jié)點到目的節(jié)點間(s,t)的流量路由到在(s,t)之間的最短路徑上,最短路徑根據(jù)鏈路權(quán)值確定。所以可將權(quán)值分配的問題概括為:確定一種權(quán)值分配策略W=(w1, w2,…,w||E)來求得使所有鏈路費用的和最小的目標函數(shù)。

    定義:當網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)為Si,網(wǎng)絡(luò)流量矩陣為Δ×D(其中1/w≤Δ≤w)時所有的鏈路費用和為:

    1.3 利用人工免疫算法求解

    (1)編碼

    根據(jù)OSPF的編碼方案,將權(quán)值優(yōu)化求解問題的解表示為離散空間[1,65535]E內(nèi)的一個點。用wi來表示每條鏈路的權(quán)值。

    (2)初始化

    初始化抗體數(shù)量在解空間[1,65535]E隨機選擇。

    (3)評價函數(shù)

    評價函數(shù)根據(jù)φe的定義函數(shù)來確定。當網(wǎng)絡(luò)的拓撲與流量矩陣都確定的情況下,某個給定的權(quán)值的分配方案就可以決定路由的最短路徑樹,從而可以決定整個網(wǎng)絡(luò)中流量的分布;然后再通過統(tǒng)計每條鏈路的流量就能夠得到鏈路的實際利用率,從而最終得到全網(wǎng)的費用總和。

    (4)抗體克隆與超變異

    為保證抗體的多樣性并且提高記憶抗體生成的速度,本文引入抗體的克隆選擇與超變異思想??寺∵x擇是只對那些能識別抗原的抗體細胞(表現(xiàn)為和抗原間的親和力超過某一規(guī)定的閾值)進行復(fù)制,并且通過免疫系統(tǒng)的選擇和保存,那些無法識別抗原的機體細胞不被選擇,并且不復(fù)制。

    因為最終要得到能夠表示抗原的結(jié)構(gòu)的記憶抗體的集合但并不是來找一個最優(yōu)解,因此為避免產(chǎn)生的抗體間的相似性,本文擴大了記憶抗體表示的范圍,將克隆數(shù)量設(shè)置為1,這表明和抗原親和力最高的抗體只進行一個復(fù)制,同時根據(jù)下式進行超變異:=-α(-A)。式中表示變異后的新抗體,表gi示變異前的原抗體,參數(shù)α稱作成熟率或?qū)W習(xí)率,其大小根據(jù)親和力的大小設(shè)定,一般親和力越大,α的值設(shè)置的就越小,本文將α設(shè)置為抗原和抗體間的歐氏距離α=‖Agi-‖。本文的超變異過程是一個偏向進化過程,通過Ag-Ab的互補和α成比例的增長,因此,為抗原的識別能力進行循環(huán)改進,通過引導(dǎo)來使搜索朝著局部優(yōu)化的方向發(fā)展(貪婪搜索)。

    (5)抗體的濃度改變

    因為免疫系統(tǒng)中一種抗體在受到抗原的刺激或者其它抗體的刺激抑或是抑制時,此類抗體數(shù)量將會發(fā)生改變。親和力較大抗體的濃度會提高,而當升高到某值時則會被抑制,隨之濃度較低抗體產(chǎn)生和選擇的概率則會增大。假設(shè)在抗體集合中個體的個數(shù)為N,則抗體Abv濃度按下式計算

    2 實驗及結(jié)果分析

    實驗場景設(shè)置:對于無故障的場景,節(jié)點i,j之間流量在0.5dij到2dij(w=2)的范圍波動,其中dij為節(jié)點i、j之間的流量;根據(jù)節(jié)點之間的最短路徑來求出節(jié)點i與j之間的每條鏈路的流量,由此迭代進行從而最終得到每條鏈路的總流量,進而可以得到每條鏈路的鏈路利用率。針對鏈路發(fā)生故障的場景,首先,分別考察各個鏈路出現(xiàn)故障的情況,然后根據(jù)新的拓撲結(jié)構(gòu)重新進行路由計算,最后求出每條鏈路的利用率。

    3 結(jié)論

    網(wǎng)絡(luò)的可生存性要求大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在遭遇到攻擊或者故障時,能及時地通過自我適應(yīng)和重新配置與進化而恢復(fù)或者維持關(guān)鍵任務(wù)。本文首先闡述了網(wǎng)絡(luò)可生存性和人工免疫算法的理論,然后提出了基于人工免疫算法的網(wǎng)路可生存性增強方案,采用形態(tài)空間模型來對免疫細胞與抗原間的相互作用進行定量的描述,通過抗體克隆及超變異等方法由初始抗體集合,通過權(quán)值矩陣設(shè)置來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),提高網(wǎng)絡(luò)的生存性。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的方案具有可行性和實用價值。

    [1]Howard F.Lipson,David A.Fisher.Survivability-A New Technical and Business Perspective on Security.Proceedings of the New Security Paradigms Workshop,1999.

    [2]Nancy R.Mead,Robert J.Ellison.Survivable Network Analysis Method.http://www.cert.org/archive/pdf/00tr013.pdf,2000

    [3]羅印升,李人厚,張雷等.人工免疫算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用.西安交通大學(xué)學(xué)報,2003,7(8):840-843

    袁唐杰(1992-),四川成都人,助理工程師;

    孔鑫云(1988-),江蘇常州人,助理工程師;

    陸海維(1991-),江蘇鹽城人,助理工程師;

    鄭劍(1988-),福建莆田人,助理工程師;

    戴海波(1987-),湖南岳陽人,助理工程師。

    朱靈靈(1991-),安徽黃山人,助理工程師;

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    移動通信(2021年5期)2021-10-25 11:41:48
    CONTENTS
    網(wǎng)絡(luò)可生存性研究
    基于權(quán)值動量的RBM加速學(xué)習(xí)算法研究
    基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的軟件可生存性研究綜述
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