基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)檢測方法

魏 丹，楊春琴，李國元，賈文龍，于興忠

（1.中國石油化工股份有限公司西北油田分公司，新疆烏魯木齊 830011；2.南京天技通信技術(shù)實業(yè)有限公司，江蘇南京 210019）

遺傳算法不具備直接處理問題空間參數(shù)的能力，因此，在求解過程中，需要轉(zhuǎn)化待求解問題為既定遺傳空間內(nèi)的獨立個體，而該轉(zhuǎn)換操作常被稱為數(shù)據(jù)信息編碼。與其他執(zhí)行算法不同，遺傳算法具備完備性、健全性與非冗余性。完備性是問題空間可以將所有候選解完全包含在內(nèi)[1]；健全性是每一個候選解能在原問題空間中找到與之相關(guān)的編碼節(jié)點的關(guān)鍵；非冗余性是任何一個編碼節(jié)點只能與一個候選解保持對應(yīng)關(guān)系。為準確編碼問題空間內(nèi)的信息節(jié)點，在執(zhí)行遺傳算法時，建立完整的適應(yīng)度函數(shù)，一方面判斷編碼個體與候選解之間的數(shù)值對應(yīng)關(guān)系，另一方面按需評估求取目標函數(shù)[2]。

在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，由初始節(jié)點指向目標節(jié)點的數(shù)據(jù)反饋行為可稱為數(shù)據(jù)傳輸，而隨著網(wǎng)絡(luò)運行時間的延長，會出現(xiàn)一些表現(xiàn)行為明顯異于標準數(shù)據(jù)的異常信息參量[3]。網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)與標準數(shù)據(jù)之間存在一定的相對誤差，該誤差影響網(wǎng)絡(luò)主機對于傳輸異常數(shù)據(jù)的精準檢測能力，并且導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的傳輸完整性下降。

為避免上述情況的發(fā)生，基于改進生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的識別方法在分析異常數(shù)據(jù)與標準數(shù)據(jù)之間差異性的同時，分別統(tǒng)計兩種不同信息參量的目標傳輸節(jié)點，并通過實時對比的方式，突出兩者之間的相對誤差水平[4]。但是該方法的實用能力有限，并不能完全滿足精準檢測網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用需求。

為解決上述問題，以遺傳算法為基礎(chǔ)，結(jié)合相關(guān)性檢測閾值等，設(shè)計一種新型的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)檢測方法。以期提高網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男阅埽瑸榫W(wǎng)絡(luò)的發(fā)展做出貢獻。

1 遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)處理

網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)處理始終以遺傳網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，在遺傳適應(yīng)度函數(shù)條件的支持下，定義數(shù)據(jù)編碼標簽，具體操作流程如下。

1.1 遺傳網(wǎng)絡(luò)布局

遺傳網(wǎng)絡(luò)負責處理傳輸異常信息參量，并通過過渡節(jié)點將數(shù)據(jù)信息整合成滿足網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用需求的輸出形式。為準確檢測傳輸異常數(shù)據(jù)信息，在布置遺傳網(wǎng)絡(luò)時，選取過渡節(jié)點、輸出節(jié)點[5-6]。完整的遺傳網(wǎng)絡(luò)布局形式如圖1 所示。

為避免其他傳輸節(jié)點消耗網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)，在部署遺傳網(wǎng)絡(luò)時，將過渡節(jié)點直接連接到輸出節(jié)點。

1.2 遺傳適應(yīng)度函數(shù)

遺傳適應(yīng)度函數(shù)決定了遺傳算法的應(yīng)用進化方向，主要作用是評估網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中數(shù)據(jù)信息個體的優(yōu)劣程度。在遺傳網(wǎng)絡(luò)中，適應(yīng)度函數(shù)的選取影響網(wǎng)絡(luò)主機檢測和判別傳輸異常信息參量的能力[7-8]。

設(shè)計遺傳適應(yīng)度函數(shù)，計算遺傳算法中網(wǎng)絡(luò)傳輸各個個體的概率：

式中，fi表示網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)個體i的適應(yīng)度；N表示網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)種群的規(guī)模；計算各個體的累計概率為：

選擇操作后網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)群體中的最差個體，交叉操作其與最優(yōu)個體的副本，從而加速尋優(yōu)的速度,保證了設(shè)計算法的收斂性。設(shè)Q1和Q2為準備交叉的兩個網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)個體，在Q1和Q2的第i位進行交叉，則兩個體交叉運算后所產(chǎn)生的新個體的第i位分別為：

式中，λ表示[0,1]之間的隨機數(shù)。

設(shè)J1、J2表示兩個隨機選取的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)定標值，且J1≠J2的不等式條件恒成立。a表示遺傳適應(yīng)系數(shù)的初始值，ΔS表示遺傳應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)在單位時間內(nèi)承載的數(shù)據(jù)信息傳輸總量，β表示遺傳算法的數(shù)據(jù)判別系數(shù)。聯(lián)立上述物理量，可將遺傳網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)度函數(shù)定義為：

在遺傳網(wǎng)絡(luò)中，以遺傳適應(yīng)度函數(shù)為基礎(chǔ)判別條件，定義傳輸異常數(shù)據(jù)編碼標簽。

1.3 數(shù)據(jù)編碼標簽

對于網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)編碼標簽的定義需要同時具備信息編碼特征、數(shù)據(jù)篩選系數(shù)兩項物理條件[9-10]。信息編碼特征常表示為f，該項物理量的實際取值越大，表示定義標簽的延伸能力越強。數(shù)據(jù)篩選系數(shù)表示為χ，該項物理量的最小取值始終大于自然數(shù)“1”。在上述物理量的支持下，聯(lián)立上述公式，定義遺傳算法的傳輸異常數(shù)據(jù)編碼標簽為：

式中，δ表示網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)的編碼常值；dδ表示與δ相關(guān)的標簽項目指標；d0表示標簽項目指標的初始值表示待編碼的網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)傳輸均值。為實現(xiàn)對于網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)的精準檢測，在提取傳輸異常數(shù)據(jù)參量時，需要遵循編碼標簽定義原則。

2 異常數(shù)據(jù)檢測方法

在遺傳算法的支持下，按照異常簇點定義、數(shù)據(jù)傳輸密度確定、相關(guān)性檢測閾值計算的處理流程，完成網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)檢測方法的設(shè)計與應(yīng)用。

2.1 異常簇點

異常簇點定義了傳輸異常數(shù)據(jù)在遺傳網(wǎng)絡(luò)所處的存儲位置。遺傳網(wǎng)絡(luò)異常簇點的分布密度水平越小，消耗的時間越長[11-12]。設(shè)l1、l2表示兩個不相等的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)遺傳特征向量，?表示遺傳網(wǎng)絡(luò)的異常數(shù)據(jù)信息參量差值，表示網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)的檢測校正系數(shù)，g表示網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)的實時排列系數(shù)。在上述物理量的支持下，聯(lián)立公式（5），可定義遺傳算法的異常簇點的表達式為：

規(guī)定在遺傳網(wǎng)絡(luò)中，異常簇點定義的表達式直接影響異常數(shù)據(jù)信息參量的實時傳輸密度水平。

2.2 數(shù)據(jù)傳輸密度

待執(zhí)行檢測指令與信息參量一一對應(yīng)，因此，控制數(shù)據(jù)傳輸密度指標的數(shù)值水平在既定標準區(qū)間內(nèi)[13-14]。設(shè)φ表示檢測指令的初始執(zhí)行頻率，w表示網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的傳輸定義系數(shù)，uw表示w條件下的數(shù)據(jù)信息檢測標量，umax表示數(shù)據(jù)信息檢測標量最大值，η表示網(wǎng)絡(luò)主機對于傳輸異常數(shù)據(jù)的感應(yīng)系數(shù)。聯(lián)立上述物理量，可定義網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的傳輸密度表達式為：

在遺傳算法的作用下，數(shù)據(jù)傳輸密度指標的取值始終處于(0,1] 的物理區(qū)間。

2.3 相關(guān)性檢測閾值

式中，R表示既定檢測向量；表示遺傳應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)對于傳輸異常數(shù)據(jù)的干預(yù)向量；表示遺傳應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)對于傳輸異常數(shù)據(jù)的檢測向量。在遺傳應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中，相關(guān)性檢測閾值將異常數(shù)據(jù)與標準數(shù)據(jù)間的相對誤差控制在既定數(shù)值標準之內(nèi)，以此保障網(wǎng)絡(luò)主機檢測傳輸異常數(shù)據(jù)的精準度。

3 實例分析

在Windows 10 系統(tǒng)中，利用Linux 虛擬機分流處理網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。首先，輸入混合信息參量至網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用主機；其次，分別分流處理異常傳輸數(shù)據(jù)、常規(guī)傳輸數(shù)據(jù)；然后，分別存儲異常傳輸數(shù)據(jù)、常規(guī)傳輸數(shù)據(jù)于不同的數(shù)據(jù)庫主機；最后，屏蔽常規(guī)傳輸信息存儲數(shù)據(jù)庫，將異常數(shù)據(jù)庫主機中存儲的傳輸信息參量作為該次實驗的研究對象。

表1 記錄了該次實驗過程中采用主機元件的設(shè)備名稱。

表1 實驗用主機元件

為保證實驗結(jié)果的公平性，除采用檢測方法不同外，實驗組（基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)檢測方法）、對照組（改進生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的識別方法）其他參數(shù)配置情況始終保持一致。具體實驗流程如下：

步驟一：按需連接網(wǎng)絡(luò)主機、CPU 設(shè)備、外存設(shè)備、內(nèi)存設(shè)備等多個實驗元件；

步驟二：提取存儲于數(shù)據(jù)庫主機的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)，作為實驗待檢信息參量；

步驟三：將遺傳算法指令輸入實驗主機中，并定義實驗數(shù)據(jù)為實驗組變量；

步驟四：輸入改進生成式對抗網(wǎng)絡(luò)識別算法至實驗主機，并定義實驗數(shù)據(jù)為對照組變量。

異常數(shù)據(jù)校正誤差指標的數(shù)值水平，能夠反映網(wǎng)絡(luò)主機檢測異常性傳輸數(shù)據(jù)的能力。異常數(shù)據(jù)校正誤差與標準數(shù)據(jù)校正誤差之間的物理差值越小，表示網(wǎng)絡(luò)主機對于異常性傳輸數(shù)據(jù)的檢測準確性越強。

幾個周末過去后，一個中午，阿花在車上甩給我一個紅包，一千塊。我明白她的意思，卻裝著不懂，問什么意思。阿花說有付出就有回報，你每次來作指導(dǎo)，這是你的勞動所得。我開廠也是賺錢的，不能讓你白幫。我把紅包放在車上，我說我只做你的朋友，收了錢，我就成你的員工了。她佯裝生了氣，說你不收錢，以后就別來幫我了。她的眸子里流露幽怨的光。

圖2 反映了實驗組、對照組異常數(shù)據(jù)校正誤差指標的數(shù)值變化情況。

圖2 異常數(shù)據(jù)校正誤差

實驗組：對于實驗組異常數(shù)據(jù)信息參量而言，校正誤差指標數(shù)值呈現(xiàn)出先增大，再減小，最后來回波動的變化情況。在數(shù)據(jù)傳輸量等于3.0 MB 時，實驗組校正誤差指標達到最大值1.87×10-3MB。整個實驗過程，實驗組異常數(shù)據(jù)校正誤差與標準數(shù)據(jù)校正誤差之間的物理數(shù)值差的最大值達到了0.25×10-3MB。

對照組：對于對照組異常數(shù)據(jù)信息參量而言，校正誤差指標數(shù)值呈現(xiàn)先上升再下降，然后連續(xù)上升，最后呈現(xiàn)小幅下降的變化狀態(tài)。在數(shù)據(jù)傳輸量等于7.0 MB 時，對照組校正誤差指標達到其最大值2.42×10-3MB。整個實驗過程中，對照組異常數(shù)據(jù)校正誤差與標準數(shù)據(jù)校正誤差之間的物理數(shù)值差的最大值為0.80×10-3MB，與實驗組極值差相比，上升了0.55×10-3MB。

綜合上述實驗研究結(jié)果，可知該次實驗結(jié)論如下：

1）標準數(shù)據(jù)校正誤差指標呈現(xiàn)出明顯波動的數(shù)值變化狀態(tài)；

2）在基于改進生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的識別方法的作用下，異常數(shù)據(jù)校正誤差指標數(shù)值的變化趨勢并不能與標準數(shù)據(jù)校正誤差指標數(shù)值的變化趨勢保持一致，且前者的均值水平明顯更高，不符合精準檢測網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用需求；

3）在基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)檢測方法的作用下，異常數(shù)據(jù)校正誤差指標數(shù)值的變化趨勢大體上與標準數(shù)據(jù)校正誤差指標數(shù)值的變化趨勢保持一致，且二者均值水平相差較小，提高了網(wǎng)絡(luò)主機對異常性傳輸數(shù)據(jù)的檢測精度。

4 結(jié)束語

新型網(wǎng)絡(luò)傳輸異常數(shù)據(jù)檢測方法，在基于改進生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的識別方法的基礎(chǔ)上，聯(lián)合遺傳算法理論，建立完整的適應(yīng)度函數(shù)條件，通過數(shù)據(jù)編碼標簽結(jié)構(gòu)，計算數(shù)據(jù)傳輸密度指標的具體數(shù)值。驗證可知，該方法有效控制了異常數(shù)據(jù)校正誤差指標的數(shù)值水平，并且對于網(wǎng)絡(luò)主機而言，有效提高了異常性傳輸數(shù)據(jù)的精準檢測能力。