Thuật tốn Max-Min trơn kí hiệu là SMMAS được Đỗ Đức Đơng và Hồng Xuân Huấn đề xuất năm 2012. SMMAS được đề xuất để khắc phục nhược điểm của MMAS, tăng tính khám phá của thuật tốn.
30
Sau khi các con kiến đã tìm được lời giải, ta xác định lời giải tốt nhất và cập nhật vết mùi theo cơng thức sau:
𝜏𝑖𝑗 ← (1 − 𝜌)𝜏𝑖𝑗 + ∆𝑖𝑗 (9) Trong đĩ:
∆𝑖𝑗= {𝜌𝜏𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑓 (𝑖, 𝑗) ∈ (𝑡) 𝜌𝜏𝑚𝑖𝑛 𝑛𝑔ượ𝑐 𝑙ạ𝑖
So với MMAS, thuật tốn SMMAS đơn giản, dễ dùng và thực nghiệm cho thấy nĩ hiệu quả hơn MMAS.
31
CHƯƠNG 3: SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HĨA ĐÀN KIẾN TRONG BÀI TỐN PHÁT HIỆN XÂM NHẬP
Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đã được chứng minh cĩ hiệu quả chống lại các cuộc tấn cơng mạng. Phương pháp tốt nhất để chống lại các cuộc tấn cơng mới là phương pháp phát hiện xâm nhập dựa trên sự bất thường. Một trong những thiếu sĩt nhất trong phương pháp phát hiện dựa trên sự bất thường là các dữ liệu khơng liên quan và dư thừa đối với các thuật tốn phân loại dẫn đến tỷ lệ phát hiện bất thường thấp. Do đĩ mục tiêu chính của luận văn là tăng cường độ chính xác khi phân loại bằng cách loại bỏ các đặc trưng dư thừa, gây nhiễu đến quá trình phân lớp.
Phương pháp tối ưu hĩa đàn kiến là phương pháp tối ưu vì ACO cĩ thể tìm kiếm trong khơng gian các đặc tính, mỗi con kiến sẽ được lựa chọn để thử nghiệm đường đi và cho ra giải pháp tối ưu.
Thuật tốn DACS3-FS được nhĩm tác giả đề xuất năm 2018 đây là một thuật tốn cải tiến từ nghiên cứu ACO-based IDS được nhĩm tác giả (Mehdi Hosseinzadeh Aghdam and Peyman Kabiri) đề xuất năm 2016. Thuật tốn DACS3-FS đã cĩ những cái tiến tốt hơn khi sử dụng hệ kiến 3 cấp.
Trong luận văn này tơi sẽ áp dụng quy tắc cập nhật vết mùi theo hệ kiến Max-min trơn (SMMAS) dựa trên ý tưởng của thuật tốn DACS3-FS tiến hành cải tiến thuật tốn, thuật tốn mới đề xuất là SMMAS-FS. Sau đĩ sẽ tiến hành thực nghiệm và đánh giá ở Chương 4.
Trước hết tơi sẽ trình bày lại chi tiết thuật tốn DACS3-FS rồi trình bày thuật tốn SMMAS-FS trên cơ sở đã cải tiến thuật tốn DACS3-FS