[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

摘要

本发明特别涉及一种基于智能学习算法的操作系统实时警报方法。该基于智能学习算法的操作系统实时警报方法，对传统粒子群算法进行了改进，添加了随机的粒子和随机的权值以保证粒子群的逼真性，添加了记忆技术确保了粒子不走重复路线也就是避免了局部死锁，提高了成功率，实现了智能部署，将最容易受到攻击的文件目录防护起来；而且不同的参数对应不同的粒子群优化模型，提高了时效性，实现了实时检测系统修改的功能。

主权项

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。