结合遗传算法的NIDS多媒体包多线程择危模型

计算机工程与应用 ›› 2016, Vol. 52 ›› Issue (14): 115-118.

结合遗传算法的NIDS多媒体包多线程择危模型

赵旭，王伟

西安工程大学计算机科学学院，西安 710048

出版日期:2016-07-15 发布日期:2016-07-18

Multithreading model for multimedia packets in NIDS based on genetic algorithm

ZHAO Xu, WANG Wei

School of Computer Science, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048, China

Online:2016-07-15 Published:2016-07-18

摘要/Abstract

摘要： 当网络流量超出网络入侵检测系统（NIDS）负载能力时，漏检将不可避免，此时应选择较危险的数据包优先处理。因多媒体数据包在流量中所占比例较大，故曾提出对其识别和特殊处理的方法，收效良好。在此基础上，提出结合遗传算法的NIDS多媒体包多线程择危模型，该模型能在漏检发生时，根据不同线程的最大处理能力，按照多媒体数据包的危险程度择危优先处理。实验结果表明，使用该模型能够有效提高NIDS在每个线程内所选择的多媒体数据包序列的危险系数。

关键词: 网络入侵检测系统, 多媒体数据包, 遗传算法, 择危模型

Abstract: Omission is inevitable, when the network traffic exceeds the load capacity of Network Intrusion Detection System（NIDS）. In this case, dangerous packets should be given priority to processing. The author proposed an identifying method and two particular processing methods for multimedia packets since the multimedia packets occupy a larger proportion in network flow. On this basis, this paper proposes a multithreading model for multimedia packets in NIDS based on the genetic algorithm. When omission occurs, this model can choose more dangerous multimedia packets for processing within the maximum processing capacity of different threads. Experimental results indicate that this model can help NIDS to improve its selection ability for dangerous multimedia packets effectively.

Key words: Network Intrusion Detection System（NIDS）, multimedia packets, genetic algorithm, model of choosing danger

赵旭，王伟. 结合遗传算法的NIDS多媒体包多线程择危模型[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(14): 115-118.

ZHAO Xu, WANG Wei. Multithreading model for multimedia packets in NIDS based on genetic algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2016, 52(14): 115-118.

[1]	李昱奇，刘志乾，程凝怡，王莹莹，朱春丽. 多约束条件下无人机航迹规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 225-230.
[2]	杨玮，吴莹莹，王婷. 子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 258-265.
[3]	李倩，蒋丽，梁昌勇. 基于模糊时间窗的多目标冷链配送优化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 255-262.
[4]	杜守信，毋涛. 双种群混合遗传算法的裁剪分床应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 182-189.
[5]	曹立佳，刘洋. 制造车间自动导引车调度新进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 59-67.
[6]	陈倩茹，李雅丽，许科全，刘铱龙，王淑琴. 自调优自适应遗传算法的WKNN特征选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 164-171.
[7]	石宇强，田永政，张雨琦，石小秋. 运用含复杂网络结构的多种群遗传算法求解FJSP[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 257-266.
[8]	代江涛，韩晓龙. 考虑作业状态能耗的集装箱码头设备协调调度[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(19): 290-298.
[9]	姜良重，雷航，李贞昊，钱伟中，施甘图. 采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 271-278.
[10]	贺娇，谭代伦. 基于视野范围和遗传算法的三维地形路径规划[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 279-285.
[11]	冯晓东，黄世荣，戴冠鸥，杨伟家，罗尧治. 天牛须遗传杂交算法的研究与应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 90-100.
[12]	苏庆，林华智，黄剑锋，林志毅. 结合CNN和Catboost算法的恶意安卓应用检测模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 140-146.
[13]	王秀丽，周鹏，侯静楠，王仕俊，林霞. 面向变电站机器人巡检路径规划中的算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 245-250.
[14]	陈元文. MapReduce技术在物资调运与配载问题中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 273-278.
[15]	邱云飞，高华聪. 混合Filter与改进自适应GA的特征选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 95-102.