0%左右，也可根据具体情况进行控制，例如当适应度成两极分化时，可直接选取其分化点作为比例，例如，当适应度在90%左右的占种群的30%，而其它70%的个体适应度基本在40%左右，则该比例可调整至30% ；
模块40，用于根据个体的生存概率，或和交叉算子，来筛选适应度强的个体作为父代，从而产生下一代；将适应度强的个体作为父代产生下一代时，可将种群中的两个个体随机交换基因，新个体组合了父代个体的特性。例如，仿真环境A包含处理器I个、硬盘类型IDE等，仿真B包含处理器2个、硬盘类型SCSI等，其中，所述新个体的产生可以从仿真环境A和B中各取一部分基因形成新个体C，新个体C包含处理器I个，硬盘类型SCSI等，实际应用中，为了得到高适应的组合和保证算法效率，引入了交叉算子，根据基因组黑名单的动态生成交叉率，间接剔除无法互容的基因组合，所述基因组黑名单是通过沙盒构建实验过程中收集的无法共存的基因组合；有效提升了仿真环境自适应的进程，其中，所述动态生成交叉率，即为取生存率最高基因a为基准基因，通过基因黑名单查询已知无法契合该基因的所有基因b，通过降低基因b的生存概率，进而降低基因a和基因b组合概率，例如，个体A包含基因a和基因C，个体B包含基因b和基因d，当个体A和个体B进行交叉生成新个体C时，新个体C的基因组合存在基因a和基因b、基因a和基因d、基因c和基因b、基因c和基因d等4种组合情况，生成每一种组合的交叉率都为25%，但是通过所述动态生成交叉率后，干预了基因a和基因b的组合概率，则新个体C的基因组合变为基因a和基因d、基因c和基因b、基因c和基因d等3种情况，此时生成每一种组合的交叉率提升为33.3%。
[0026]模块50，用于判断仿真环境是否能模拟跨平台系统；若仿真环境不能模拟跨平台系统，则继续筛选模块，直至仿真环境能模拟跨平台系统，即当成功模拟跨平台系统后，可与在正常计算机上一样，对系统进行操作。
[0027]通过以上的实施方式，本领域的技术人员可以清楚了解到本发明可以借助软件加必须的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0028]本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0029]尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
【主权项】
1.一种自适应沙盒构建方法，其特征在于，包括， 解析跨平台系统数据，获得系统的基础信息； 构建样本仿真环境:根据获得的基础信息构建样本仿真环境； 筛选并得到样本仿真环境:计算样本仿真环境中个体的生存概率，筛选适应度强的个体作为父代，从而产生下一代，直至样本仿真环境能模拟跨平台系统。
2.权利要求1所述自适应沙盒构建方法，其特征在于，所述筛选还包括根据交叉算子来筛选；所述交叉算子根据基因组黑名单的动态生成交叉率，间接剔除无法互容的基因组合，所述基因组黑名单是通过沙盒构建实验过程中收集的无法共存的基因组合。
3.权利要求1或2所述自适应沙盒构建方法，其特征在于，所述解析跨平台系统数据，获得系统的基础信息为通过定位跨平台系统位置，对跨平台系统位置的系统文件进行分析，从而获取跨平台系统所依赖的基础硬件信息以及跨平台系统中存在的用户信息；其中基础硬件信息包括系统类型、系统位置、系统名称。
4.权利要求1-3任一所述自适应沙盒构建方法，其特征在于，所述跨平台系统为管理和控制计算机硬件与软件资源的系统软件；优选Android、Windows、Linux、MacOS0
5.权利要求1或2所述自适应沙盒构建方法，其特征在于，所述构建样本仿真环境为基于系统的基础信息，对其可能存在的部分仿真环境进行组合构建； 所述仿真环境包括硬件环境仿真、系统环境仿真、网络环境仿真、用户环境仿真和应用环境仿真的一种或多种组合；其中，所述硬件环境仿真，包括处理器、内存、硬盘、网卡、显卡、虚拟硬件的不同类型的一种或多种组合；所述系统环境仿真，包括系统名、版本、类型、根目录、时间、驱动、服务等信息的仿真；所述网络环境仿真，包括TCP/IP、NetBEU1、IPX/SPX等网络协议的仿真；所述用户环境仿真，包括用户配置、用户名、用户痕迹等工作环境的仿真；所述应用环境仿真，包括网络协议应用程序、网络通信应用程序、本地应用程序、专用或特殊应用程序。
6.权利要求1或2所述自适应沙盒构建方法，其特征在于，所述筛选并得到样本仿真环境中， 所述生存概率是指根据个体适应度情况，可得知个体的哪些基因适合仿真系统环境，哪些基因导致系统无法正常仿真等，通过计算适合仿真环境基因比例； 所述适应度强的个体为将所述仿真环境样本设定为初始种群，通过并行计算种群内不同个体的适应度选择出适应度强的个体；所述初始种群为所有仿真环境样本的集合的统称；所述并行计算是通过多线程调度系统多核资源，同时计算个体的适应度； 所述将适应度强的个体作为父代产生下一代时，可将种群中的两个个体随机交换基因，新个体组合了父代个体的特性。
7.一种用于自适应沙盒构建的系统，其特征在于，包括: 解析模块，用于对跨平台系统数据进行解析从而获得系统的基础信息； 构建模块，用于根据获得的基础信息构建样本仿真环境； 计算模块，用于计算所构建的样本仿真环境中个体的生存概率； 筛选模块，用于根据个体的生存概率，或和交叉算子，来筛选适应度强的个体作为父代，从而产生下一代； 判断模块，用于判断仿真环境是否能模拟跨平台系统； 若仿真环境不能模拟跨平台系统，则继续筛选模块，直至仿真环境能模拟跨平台系统。
8.权利要求7所述用于自适应沙盒构建的系统，其特征在于，所述跨平台系统为管理和控制计算机硬件与软件资源的系统软件；优选Android、Windows、Linux、MacOS ； 所述仿真环境包括硬件环境仿真、系统环境仿真、网络环境仿真、用户环境仿真和应用环境仿真的一种或多种组合；其中，所述硬件环境仿真，包括处理器、内存、硬盘、网卡、显卡、虚拟硬件的不同类型的一种或多种组合；所述系统环境仿真，包括系统名、版本、类型、根目录、时间、驱动、服务等信息的仿真；所述网络环境仿真，包括TCP/IP、NetBEU1、IPX/SPX等网络协议的仿真；所述用户环境仿真，包括用户配置、用户名、用户痕迹等工作环境的仿真；所述应用环境仿真，包括网络协议应用程序、网络通信应用程序、本地应用程序、专用或特殊应用程序。
【专利摘要】本发明公开了自适应沙盒构建方法及其系统。包括，解析跨平台系统数据，获得系统的基础信息；根据获得的基础信息构建样本仿真环境；计算样本仿真环境中个体的生存概率，筛选适应度强的个体作为父代，从而产生下一代，直至样本仿真环境能模拟跨平台系统。还可以包括根据交叉算子来筛选。本发明还提供一种用于自适应沙盒构建的系统本发明的方法通过解析跨平台系统数据，构建仿真环境样本，利用变异的遗传算法计算自适应仿真环境，有效解决了自动识别不同种类、不同版本操作系统并进行场景重现的技术难题。
【IPC分类】G06F9-455
【公开号】CN104615484
【申请号】CN201510080514
【发明人】吴江煌, 黄志炜
【申请人】厦门市美亚柏科信息股份有限公司
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2015年2月13日