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EEPW首頁(yè) > 工控自動(dòng)化 > 設計應用 > 模塊化免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型在計算機病毒分類(lèi)檢測中的

模塊化免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型在計算機病毒分類(lèi)檢測中的

作者： 時(shí)間：2009-06-30 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò ) 收藏

4.4 實(shí)驗結果統計

本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/202688.htm

在模式識別領(lǐng)域中，Receiver OperatingCharacteristics(ROC)曲線(xiàn)用于比較不同分類(lèi)檢測算法的性能。曲線(xiàn)下的面積越大，則算法分類(lèi)檢測性能越好越穩定。圖5為該模型與遺傳算法模型以及傳統抗體模型的基于MATLAB環(huán)境下的仿真測試ROC圖?？梢?jiàn)，集成新型抗體模型網(wǎng)絡(luò )ROC曲線(xiàn)下方的面積要大于其它2個(gè)網(wǎng)絡(luò )模型的面積。說(shuō)明基于模塊化的免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的計算機病毒檢測模型性能要優(yōu)于其它2個(gè)，正好支持了文獻[2]的結論。文獻[2]對基于n-gram的惡意代碼檢測取得了很好的效果，一共測試了8種分類(lèi)器，結果如圖5、圖6，其中Boosted J48性能最優(yōu)。

分析以上實(shí)驗數據，可得到以下結果：

1)由表1可知，自體庫選得過(guò)小，會(huì )造成單抗體的高擾動(dòng)率，頻繁更新抗體群，缺乏抗體的多樣性，覆蓋范圍減小。

2)自體庫過(guò)大，會(huì )造成訓練網(wǎng)絡(luò )的時(shí)間增多。擬采用200條為自體庫大小，對這30萬(wàn)條數據記錄通過(guò)新模型進(jìn)行檢測，并與單免疫算法模型和傳統的抗體網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行對比，如表2。雖然此網(wǎng)絡(luò )模型在時(shí)間上略遜于其他兩種已知算法模型，但在準確率上卻有明顯的提高。

5 小結

由實(shí)驗可知，基于免疫算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的新型網(wǎng)絡(luò )模型降低了傳統的病毒入侵檢測模型的誤報率和漏報率，提高了免疫系統的學(xué)習效率和系統的智能化程度，在系統的容錯性上也有較大的改善，對提高系統的檢測能力具有重要意義。
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