基于分级记忆策略的免疫算法

针对传统免疫算法在网络故障检测中存在的稳定性低、检测性能差等问题,提出一种基于克隆选择和免疫记忆机理的人工免疫系统算法。该算法调整未成熟检测器的补入方式,设计对检测器进行有效性评估的机制。给出依据评估结果对记忆检测器实施分级的策略,对各级别的检测器子群体采用不同的进化策略。实验结果表明,与传统算法相比,该算法的稳定性和检测性能都有一定改善。     

结合危险理论的故障检测免疫模型

为了实现快速准确的网络故障检测与诊断,将危险理论与动态克隆选择算法相结合,提出了用于网络故障检测的危险理论免疫模型;并针对网络故障特点,对危险理论与动态克隆选择算法进行了改进;首先采用危险理论模型对抗原进行危险信号浓度识别,并利用成熟检测器检测已知故障类型,其次用改进的动态克隆选择算法对未知故障进行有效的学习;通过对多种网络故障类型检测的仿真实验,证明了新模型不仅具有更好的检测效果和动态适应性,而且能够提高检测效率与准确率。     

利用聚类改进动态克隆选择算法的自体纯净性问题

动态克隆选择算法应用于入侵检测的过程中,经过记忆检测器和成熟检测器检测后的剩余抗原被直接作为自体供未成熟检测器耐受,但这些剩余抗原并非完全是自体,有可能隐含新型攻击。为此提出利用聚类分析技术进行改进,先用聚类算法将剩余抗原分成大、小簇,然后分析小簇中的数据,发现其中隐含的新型攻击,并及时更新记忆检测器集和自体集。实验结果表明,加入聚类分析的动态克隆选择算法能够增强检测系统发现未知入侵的能力。     

主从式免疫克隆选择算法求解任务分配问题

基于生物免疫系统的克隆选择机理,提出一种求解任务分配问题(task assignment problem,TAP)的主从式免疫克隆选择算法(MSICSA).该算法采用一种多种群策略,通过迁入和辽出操作,更新种群之间的信息,保持了群体的多样性.实验结果表明,该算法可有效改善基本免疫克隆选择算法解决大规模优化问题上的不足,具有很好的收敛性和稳定性,能有效解决任务分配问题.     

网络入侵检测系统中动态克隆选择算法的优化

文章首先对入侵检测的定义一些基本概念和原理进行了较为详细的介绍,然后通过对动态克隆选择算法进行的研究和分析,发现该算法在生成未成熟检测器过程中存在不足,对其采用了r连续匹配位反向变异方法。经过验证分析证实了改进后的算法的确加大了成熟检测器集覆盖的检测空间。     

改进的基于人工免疫的入侵检测模型

针对现有的基于人工免疫的网络入侵检测系统存在生成检测器效率不高,且记忆检测器无法很好地适应动态变化的网络环境等缺陷,在Kim小组提出的动态克隆选择算法DynamiCS的基础上进行改进,提出新型的网络入侵检测模型。该模型在基因库生成检测器的算法上进行改进,设计有效的基因变异重组算法,以期高效地产生更多的合格检测器;设计并采用改进的记忆检测器更新算法,以保证记忆检测器的活性。最后,对新模型进行了网络入侵检测仿真实验,验证了所提模型的可行性和有效性。     

一种免疫克隆选择检测器优化算法

提出一个免疫克隆选择检测器优化算法,通过对原检测器中个体的抗体克隆、变异和克隆选择操作,实现对检测器分布状况的优化.仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性,优化效果也令人满意.     

实数编码的克隆选择算法的网络入侵检测

根据克隆选择的原理,对获取的入侵数据包进行预处理,采用十进制对提取的属性编码。介绍了该算法中生成成熟检测器的具体细节,并实现了入侵数据的检测。相应的验证结果表明该算法在提高检测率、降低误报率方面是有效的,并且大大减少了计算量。     

结合人工鱼群的动态克隆选择算法的研究

针对动态克隆选择算法中检测器利用率低、全局性差的问题,提出将人工鱼群算法中具有全局性和快速收敛的追尾、聚群行为应用在动态克隆选择算法的检测器生成阶段,改进算法效率,同时解决由于随机生成检测器而带来的诸多问题.通过仿真实验,证明改进后的算法具备了人工鱼群算法的优势,弥补了自身系统前期收敛慢、检测器生成效率低的问题.     

嵌入否定算子的网格入侵检测克隆选择算法

网格安全问题是网格普及的一大阻碍,网格入侵检测是解决网格安全瓶颈的方法之一.面向网格入侵检测需求,以现有克隆选择算法为主体,设计了嵌入否定选择算子的克隆选择算法(Negative Seleetion Operator Embedded Clonal Selection Algorithm,NCSA)作为新的检测器算法.否定算子删除了未成熟检测器中耐受性差的检测器,协助记忆检测器实现动态更新;亲和力成熟机制减少了协同刺激数量.通过实验合理设置两个影响NCSA性能的参数:不成熟检测嚣的耐受周期T和成熟检测器的生命周期L,获得满意的检测性能.相同参数和训练环境下,与传统克隆选择算法相比,NCSA获得较高非自我检测率和较低的误报率,整体检测性能有所提高.这也说明NCSA能更好识别未知入侵,适应网格环境.     

克隆代码技术研究综述

软件系统中克隆代码的检测与管理是软件工程中的基本问题之一, 在软件的质量、维护、架构、进化、专利和剽窃等众多领域有着广泛的应用需求。综述了克隆检测的过程、技术及其优缺点、克隆进化方向上的相关研究, 以及克隆管理的一些技术, 并特别介绍了克隆重构技术。最后概括了该领域所取得的研究成果, 并讨论了目前克隆代码研究中所遇到的挑战性问题。     

软件克隆检测技术研究

软件克隆检测在软件维护、软件结构优化等方面具有重要价值和意义。综述了软件克隆的定义与分类,对软件克隆的检测过程进行了划分和讨论,介绍了软件克隆检测领域最为活跃的代码克隆检测技术和模型克隆检测技术。最后对软件克隆检测的研究现状和急需解决的问题进行了分析,展望了该领域未来的研究方向。     

计算机专业实验室中Windows+Linux双操作系统的安装和维护

对于计算机专业实验室来说,建立Windows+Linux双操作系统的实验环境往往是必需的,这无疑会使专业实验室开放性和安全性的矛盾更加突出,使实验室维护工作变得更加繁重。因此,如何使双操作系统实验环境的安装和维护变得更简单,使双操作系统的实验环境变得更加稳定,将成为实验室工作人员今后努力的重点,本文结合实践对这个问题进行了探讨。     

克隆代码映射的方法与应用

克隆代码是指重复或类似的代码片段,这些重复代码来自于“复制粘贴修改”的编程方式,此类代码会严重影响软件的可维护性。研究者们从各种角度来探索克隆代码的存在、发展和变化规律,对克隆代码进行追踪并发现在其演化过程中表现的特征和模式,从而更好地研究和管理,而克隆映射是整个研究过程的核心步骤。介绍了克隆相关概念及术语,详细阐述了不同类型的映射方法并总结方法的优缺点,说明了克隆映射在克隆演化分析和克隆质量评估方面的应用,对克隆映射的发展趋势进行了总结和展望。     

基于软件多版本演化提取克隆谱系

针对单个版本克隆检测结果不足以体现克隆特征这一问题,从软件多版本中自动提取克隆谱系,获得克隆在软件演化过程中表现出的模式和特征。首先基于克隆代码Token表示及其所在文件名称、函数名称等位置属性,准确映射软件历时演化版本间的克隆代码,进而识别克隆演化模式;然后匹配克隆类ID号,合并所有相邻版本间的映射结果及演化模式信息,得到克隆谱系。同时开发了相应的克隆谱系自动提取工具FCG对6款开源软件进行了测试,发现当前版本中克隆代码平均生命周期占所研究版本总数的70%以上,且大部分没有发生变化,说明大部分克隆能被较好地维护,但也存在少量不稳定的克隆可能导致软件缺陷,需要修改或重构。实验结果表明FCG可高效提取克隆谱系,有助于更好地理解克隆及有针对性地管理克隆。     

基于软件代码演化信息的克隆谱系提取方法

针对现有克隆演化模式分类不清晰、克隆谱系提取工具少且效率低等问题,提出了根据克隆代码映射关系和演化信息自动构建克隆谱系的方法。首先通过词频向量计算、代码行距以及克隆属性相结合分阶段映射版本间克隆;然后根据映射结果为克隆群和克隆片段添加演化模式;最后串联所有版本中的克隆映射关系和演化模式构建克隆谱系。对4款开源软件进行实验并人工验证,实验结果表明克隆谱系提取工具——ECG的可行性和高效性。此外,从提取结果中发现,在演化过程中约42%的克隆代码未发生变化,发生不一致变化的克隆代码约占3.48%,此类克隆可能会引入潜在bug需要被重点关注。该方法将为克隆代码质量评估和管理提供参考和支持。     

基于决策树推荐克隆重构的方法

针对克隆代码的大量使用会导致长期软件维护问题甚至引入错误,提出了一种基于决策树的分类器来推荐克隆进行重构。首先,使用NiCad进行克隆检测;其次,收集了与克隆关系、克隆代码段和克隆上下文都相关的特征;然后,利用决策树分类器训练;最后,利用K折交叉评估分类结果。在5款开源软件中对近600多个克隆实例进行实验,实验结果表明所提方法为每个目标系统推荐克隆重构实例时达到80%的精度。     

代码克隆检测研究进展

代码克隆（code clone）,是指存在于代码库中两个及以上相同或者相似的源代码片段.代码克隆相关问题是软件工程领域研究的重要课题.代码克隆是软件开发中的常见现象,它能够提高效率,产生一定的正面效益.但是研究表明,代码克隆也会对软件系统的开发、维护产生负面的影响,包括降低软件稳定性,造成代码库冗余和软件缺陷传播等.代码克隆检测技术旨在寻找检测代码克隆的自动化方法,从而用较低成本减少代码克隆的负面效应.研究者们在代码克隆检测方面获得了一系列的检测技术成果,根据这些技术利用源代码信息的程度不同,可以将它们分为基于文本、词汇、语法、语义4个层次.现有的检测技术针对文本相似的克隆取得了有效的检测结果,但同时也面临着更高抽象层次克隆的挑战,亟待更先进的理论、技术来解决.着重从源代码表征方式角度入手,对近年来代码克隆检测研究进展进行了梳理和总结.主要内容包括：（1）根据源代码表征方式阐述并归类了现有的克隆检测方法;（2）总结了模型评估中使用的实验验证方法与性能评估指标;（3）从科学性、实用性和技术难点这3个方面归纳总结了代码克隆研究的关键问题,围绕数据标注、表征方法、模型构建和工程实践4个方面,阐述了问题的可能解决思路和研究的未来发展趋势.     

基于分组的代码克隆增量检测方法

代码克隆是指软件程序中一组相同或相近的代码片段,它广泛存在于软件中,因此如何发现代码克隆成为软件维护的一个重要问题。目前已有的克隆检测工具大多针对单一版本进行完整的克隆检测,然而对于大规模、复杂软件系统而言,在软件演化过程中随着代码的改变,不断重新检测代码克隆将花费较高的代价。针对这一问题,提出了一种基于分组的增量克隆检测方法。该方法根据前后两个版本的差异将源代码分为发生变化和未发生变化的两组,通过组内和组间的克隆分析实现增量的克隆检测。基于所提出的方法,在克隆检测工具CCFinderX的基础上实现了一个名为ICDBG（incremental clone detector based on grouping）的原型工具。实验证明,在变更较小时,该方法能够在保证正确性的同时显著减少克隆检测时间。     

基于演化模式克隆代码Bugs倾向性分析

针对当前克隆代码管理不科学,没有侧重点,提出基于演化模式克隆代码Bugs倾向性分析方法。首先使用自主研发工具CloneCodeTracker跟踪克隆演化,然后结合克隆代码Bugs修复数据分视角讨论不同演化模式下克隆代码Bugs倾向性。经过对12款软件近2万个版本实验,结果表明：克隆群视角下复杂演化模式Bugs倾向性最高,合并演化模式Bugs倾向性较高;克隆片段视角下去除演化模式Bug倾向性明显高于其他演化模式;克隆代码内容视角下一致变化演化模式与不一致变化模式Bugs倾向性差别不明显。这些结论可以为克隆重构、克隆管理提供建议,例如,选择复杂演化模式,合并演化模式,去除演化模式的克隆代码优先重构。