本发明专利技术公开了一种基于博弈人工鱼群的多域光网络攻击感知组播路由方法，该方法的步骤包括：建立博弈人工鱼群模型、初始化参数并形成初始种群、选择人工鱼食物浓度最大者进入公告板、对人工鱼评价并选择拥挤因子低的方向、基于优化层进行域间路径选择、将优化层中当前的最佳人工鱼作为疫苗、计算人工鱼生存率、淘汰并生成新的种群、接种疫苗并筛选、迭代并输出结果。本方法比单纯的人工鱼群优化方法和人工免疫方法在求解组播路由问题中效果更好、性能更优，能求出更精确的最优解范围。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多层多域智能光网络安全路由领域，具体涉及一种于多层多域智能光 网络攻击感知安全路由的方法。
技术介绍
近年来，光网络发展非常迅速，光网络变得透明化，它具有最少量的电/光和光/ 电转换器。因此，透明光网络在保证带宽的同时还可以大大降低网络的开销，传输各种类型 的业务时也不需要考虑信号的传输格式。但是由于光网络中数据传输的透明性，即数据在 网络传输过程中不再经过电再生处理，易遭受各种光层高功率串扰攻击。 在以往的研究中，假定光路都是在理想状态下，即可以保证任意信号的传输质量， 而不考虑在传输过中各种高功率串扰攻击造成的影响。在小规模的光网络中，高功率串扰 攻击对光网络的服务质量影响不是十分明显，但随着光网络容量的不断升级和速率的日益 加快，这已经严重影响到了光网络的服务质量。在实际中，随着高功率串扰攻击的增多信号 质量会逐渐降低，严重制约着光信号的准确传输。不但如此，而且光路越长，串扰攻击的次 数就越多，光路会产生大量的噪声，进而导致信号失真。当串扰攻击负面影响积累到一定程 度时，信号的传输质量将无法得到保证，正确的信号也就不能顺利到达接收端。 高功率光串扰攻击通常由多层多域光网络中高功率串扰信号在光交换器件的功 率泄漏，高功率串扰信号与合法信号之间的光学反应以及其在光放大器中与合法信号的功 率增益竞争等引起。它包括带内串扰攻击和带外串扰攻击两种。综上所述，多层多域智能 光网络还存在较大的路由安全隐患，随着研究进展的而不断加快和其它重要技术的逐步发 展，对多层多域智能光网络安全路由的研究将是成功构建未来光网络的重要保证。目前，对于光层攻击的解决方案主要包括两种策略：第一种从物理光层自身防 范的角度来设计安全对策，包括光包加密、保护、攻击探测和回授机制等（文献1-2 : MedardΜ，MarquisD,BarryRA.Securityissuesinall-opticalnetworks. IEEENetwork,1997,21 (3) :42-48 ； TaoffuandA.K.Somani,Cross-TalkAttack MonitoringandLocalizationinAll-OpticalNetworks,IEEE/ACMTransactions onNetworking，2005,13(6) :1390-1401);另一种，即从控制平面资源调度的角度来减少 光层攻击的影响，Skorin-KapovN等（文献 3 :SkorinKN，JiaJC，WosinskaL.A NewApproachtoOpticalNetworksSecurity:Attack-AwareRoutingandWavelength Assignment·IEEE/ACMTransactionsonNetworking，2010,18(3):750-760]]于 2010 年首次从控制平面路由与波长分配（RWA，RoutingandWavelengthAssignment)的角度 提出了单域光网络安全路由方法，即通过引入最大光路攻击半径（MaxLAR)准则，使受到 攻击后的光路对其它光路的影响尽可能降到最低，尽管这种方法主要适用于静态流量的 单域AS0N中，但是这为光层攻击问题研究提供了新的思路。后来，文献(Johncy VijayakumariV.Minimalcostattackawareroutingandwavelengthassignmentin opticalnetworksecurity.ICETECT2011,953-958 ； M.Furdek,N.Skorin-Kapov andM.Grbac,Attack-awareWavelengthAssignmentforLocalizationofIn-band CrosstalkAttackPropagation，J.OPT.COMMUN.NETW.，2010,vol.2(11):1000-1009; 赵继军，王丽荣，纪越峰.基于损伤感知的动态RWA算法性能比较研究.电子 与信息学报，2011，32(3) :23-26)相继提出了与之类似的路由方案，在面临攻击的环境下， 这些方案在阻塞率上具有优于经典算法的性能。但是在多域光网络环境中，由于域间业务 量多于域内业务量，物理损伤及串扰等攻击对于域间和域内链路的影响则区别很大。所以， 这些方法不能直接应用于多域光网络中。
技术实现思路
本方法针对智能光网络中攻击问题进行了研究，在对网络重新建模的基础上，提 出了一种基于博弈人工鱼群模型的多层多域光网络攻击感知组播路由方法，该方法可使多 层多域光路在满足最小化最大攻击半径的约束条件下使网络中路径综合最优。 为了实现上述任务，本专利技术采用以下技术方案： 一种，包括以下步骤： 步骤一，建立博弈人工鱼群GAF模型A = (X，Υ，〇，R)，其中X = (Χι，χ2,......, χΜ) 为人工鱼个体状态表示向量；Υ= (y^y2,......，yN)为节点的集合，在源节点到目的节点 之间有N个节点，每个节点yi(i= 1，2,......，N)代表着其所在区域内的食物浓度最大 点，从源节点到目的节点的食物浓度依次递增；σi(i= 1，2,......，Ν)表示拥挤因子，R= (r1;r2,......，a)为人工鱼行为的效用集合，即对人工鱼行为进行博弈；Q为人工鱼群行 为种数； 人工鱼移动最大步长为每个节点到相邻节点的距离，人工鱼的视野为visual，人 工鱼个体间的距离牝=||xfXj| |;人工鱼当前位置的食物浓度为Y=f(X)，尝试次数为 Try-number，吞食行为的迭代数为n，健壮因子为α; 步骤二，初始化GAF模型的参数，设置迭代次数η= 0,并随机产生Μ条人工鱼X= (χι,χ2,......,χΜ)，形成初始种群U。，所述的节点集合Y和人工鱼X位于觅食层中； 步骤三，计算初始种群U。中各条人工鱼的食物浓度值F，即其对应的节点信息，并 取F值最大者进入公告板； 步骤四，对每条人工鱼进行评价，对其要执行的Q种行为进行博弈，选择出每条人 工鱼所对应的下一步行为，并对下一步食物浓度点进行拥挤因子评估，选择拥挤因子低的 方向； 步骤五，计算当前种群中各条人工鱼的食物浓度值F，将水域最优人工鱼信息上 传到一个优化层，基于优化层进行域间路径的选择，从而选择下一步前进方向； 步骤六，将优化层中当前的最佳人工鱼作为疫苗； 步骤七，计算当前种群比中各条人工鱼的生存率； 步骤八，设置淘汰率R，将生存率低下的人工鱼淘汰掉，并随机产生相应数量的人 工鱼来补充，从而得到新的种群Uk;步骤九，对种群队中每条人工鱼采用步骤六提取的疫苗进行接种，计算接种后人 工鱼的食物浓度值，若低于其父代，则取消疫苗接种，否则保留接种后的人工鱼，从而形成 新一代的人工鱼种群 步骤十，设置迭代次数η=n+1，并判断迭代次数是否已经达到预置的最大迭代次 数，若是则输出结果，否则跳转至步骤四。 进一步地，所述的步骤五中域间路径选择的具体方法包括： 步骤S50,在优化层中将觅食层的每一个域都抽象成一个节点，并用其域内最大食 物浓度值的节点代表其在优化层中的节点信息； 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于博弈人工鱼群的多域光网络攻击感知组播路由方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立博弈人工鱼群GAF模型A＝(X,Y,σ,R)，其中X＝(x1,x2,......,xM)为人工鱼个体状态表示向量；Y＝(y1,y2,......,yN)为节点的集合，在源节点到目的节点之间有N个节点，每个节点yi(i＝1,2,......,N)代表着其所在区域内的食物浓度最大点，从源节点到目的节点的食物浓度依次递增；σi(i＝1,2,......,N)表示拥挤因子，R＝(r1,r2,......,rQ)为人工鱼行为的效用集合，即对人工鱼行为进行博弈；Q为人工鱼群行为种数；人工鱼移动最大步长为每个节点到相邻节点的距离，人工鱼的视野为visual，人工鱼个体间的距离dij＝||xi‑xj||；人工鱼当前位置的食物浓度为Y＝f(x)，尝试次数为Try‑number，吞食行为的迭代数为n，健壮因子为α；步骤二，初始化GAF模型的参数，设置迭代次数n＝0，并随机产生M条人工鱼X＝(x1,x2,......,xM)，形成初始种群U0，所述的节点集合Y和人工鱼X位于觅食层中；步骤三，计算初始种群U0中各条人工鱼的食物浓度值F，即其对应的节点信息，并取F值最大者进入公告板；步骤四，对每条人工鱼进行评价，对其要执行的Q种行为进行博弈，选择出每条人工鱼所对应的下一步行为，并对下一步食物浓度点进行拥挤因子评估，选择拥挤因子低的方向；步骤五，计算当前种群Um中各条人工鱼的食物浓度值F，将水域最优人工鱼信息上传到一个优化层，基于优化层进行域间路径的选择，从而选择下一步前进方向；步骤六，将优化层中当前的最佳人工鱼作为疫苗；步骤七，计算当前种群Um中各条人工鱼的生存率；步骤八，设置淘汰率R，将生存率低下的人工鱼淘汰掉，并随机产生相应数量的人工鱼来补充，从而得到新的种群Uk；步骤九，对种群Uk中每条人工鱼采用步骤六提取的疫苗进行接种，计算接种后人工鱼的食物浓度值，若低于其父代，则取消疫苗接种，否则保留接种后的人工鱼，从而形成新一代的人工鱼种群Um+1；步骤十，设置迭代次数n＝n+l，并判断迭代次数是否已经达到预置的最大迭代次数，若是则输出结果，否则跳转至步骤四。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：吴启武，姜灵芝，王谦，
申请(专利权)人：中国人民武装警察部队工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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