[发明专利]一种基于智能学习算法的操作系统实时警报方法

权利要求书

1.一种基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)根据用户的操作系统的文件系统，对系统文件和用户操作的文件进行分析，通过粒子群优化学习算法，预测在相同时间段内的访问概率，将时常用到的文件和系统级别的文件进行分类，搜集每个时间段内容易被访问的文件目录，最终得出容易遭受攻击的文件目录；

(2)根据输入的时间段阈值，锁定对应时间段内容易遭受攻击的文件目录；

(3)利用粒子群优化学习算法计算虚拟粒子运行的最优值，并判断粒子群是否收敛；若粒子权不收敛，则返回步骤(1)，继续优化；若粒子群收敛，则在粒子群优化学习算法中加入动态文件检测功能动态学习过程中粒子的最优路径，判断容易遭受攻击的文件目录中及其中的文件是否被修改；

(4)对得出的容易遭受攻击的文件目录及其中的文件进行防护，一旦判断发现容易遭受攻击的文件目录或者其中的文件被修改，立刻实时报告给用户，实现实时告警。

2.根据权利要求1所述的基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于：所述粒子群优化学习算法对传统粒子群优化算法进行了改进，将一天的24小时均分为n个时间段，每个时间段内对某个路径下文件使用的频率为粒子，经过一段时间的学习，得到出每个时间段内需要保护的文件目录。

3.根据权利要求2所述的基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于：n为不大于24的自然数。

4.根据权利要求3所述的基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于：n为8，将24小时均分为8个时间段，每个时间段3小时。

5.根据权利要求3所述的基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于：n为12，将24小时均分为12个时间段，每个时间段2小时。

6.根据权利要求2所述的基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于：所述粒子群优化学习算法引入了记忆技术，以确保在学习的时候不会走重复的路线，即自己走过的路线；在优化过程中粒子追随群体中当前位置和速度最优的粒子而移动，并经逐代迭代搜索后得到最优解；在每一代中，粒子跟踪本身迄今找到的最优解pbest和迄今找到的最优解gbest进行搜索；若发现当前粒子不是最优粒子或者发现学习中走的是重复的路线则重新初始化。

7.根据权利要求6所述的基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于：所述粒子群优化学习算法中，粒子当前位置的计算公式为：

present[i]＝present[i-1]+v[i-1]；

其中present[i]为粒子当前位置，present[i-1]为上一次测得的粒子的位置，v[i-1]为上一次测得的粒子的速度。

8.根据权利要求6所述的基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，其特征在于：所述粒子群优化学习算法中，粒子速度的计算公式为：

v[]＝w×v[]+c1×rand1()×(pbest[]-present[])+c2×random2()×(gbest[]-present[])+random(v)；

其中c1，c2为常数2，random()取(0，1)之间的随机数，rand()为粒子群优化学习算法增加的随机值，用以保证粒子群速度的逼真性，w为随机的权值。