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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种基于改进克隆选择算法的计算机病毒检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119903901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510078897.8，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种基于改进克隆选择算法的计算机病毒检测方法及系统是由杨超;宁坤坤;许伶俐;蒋碧波;范晓琳;王俊淅设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进克隆选择算法的计算机病毒检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于病毒检测技术领域，公开了一种基于改进克隆选择算法的病毒检测方法，本发明增强了种群多样性：引入Halton序列进行种群初始化，克服了传统随机初始化方法导致的分布不均问题，均匀分布的种群有助于更全面地探索解空间，增强了种群多样性。提高收敛精度，降低局部最优风险：通过平衡适应度与距离，本发明避免了抗体种群过早聚集在局部最优区域，有效增加了种群多样性，推动搜索过程向全局最优解靠拢，从而降低了陷入局部最优的风险。

本发明授权一种基于改进克隆选择算法的计算机病毒检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进克隆选择算法的计算机病毒检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，使用Halton序列进行初始化抗体种群及相关参数设置； 步骤2，计算各个抗体的适应度值； 步骤3，使用适应度-距离平衡策略对抗体种群进行选择操作； 步骤4，对选择的抗体进行克隆； 步骤5，对克隆的抗体进行变异； 在变异操作中，贡献度越高的抗体变异的概率越小； 步骤6，更新操作； 从变异后的抗体集合中选择贡献度较高的n个抗体作为新的优秀抗体集合，再随机补充N-n个抗体至抗体集合中，种群P’作为下一代的初始种群； 步骤7，迭代； 重复步骤2，直到达到最大迭代次数Gmax； 步骤8，输出最优特征组合； 以上步骤训练完成后，输出最优特征组合，构建一个病毒特征库； 步骤9，病毒检测； 所述计算各个抗体的适应度值，即恶意程度： 具体的恶意程度计算方法如下： 其中Fi为恶意程度、Lv为病毒程序数量、Ln为正常程序数量、Fv为病毒程序中的特征总数、Fn为正常程序中的特征总数、为特征i在Fv中的数量、为特征i在Fn中的数量、为包含特征i的病毒程序数量、为包含特征i的正常程序的数量； 所述使用适应度-距离平衡策略对抗体种群进行选择操作： 计算每个抗体与当前最优抗体之间的距离是评估抗体贡献度的关键一步；具体来说，对于每个抗体首先需要计算其与当前最优抗体的距离，该距离通过公式9衡量；这一距离反映了抗体在解空间中的位置与最优解的差距，距离越小，抗体与最优解的相似度越高； 接下来，使用公式10计算抗体的贡献度该公式综合了抗体的适应度值和抗体间的距离；选择贡献度较高的抗体进行克隆操作； 其中是抗体的贡献度，为归一化距离值，Pi表示第i个抗体，X表示抗体集合，为归一化适应度值，δ为平衡因子。

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