摘要：筛选成熟检测器是决定人工免疫系统性能和效率的关键因素，在大数据环境下由于初始检测器的数量极其庞大，会造成现有检测器筛选算法时间开销过大。针对该问题，提出一种新的海量初始检测器快速筛选算法。设计海量初始检测器的分布存储模式，利用Map／Reduce模型，给出混合式初始检测器快速筛选架构、海量初始检测器分区检查策略和成熟检测器集优化策略，以提高筛选初始检测器的效率，优化成熟检测器。在Hadoop集群中实现面向大数据系统检测器快速筛选算法原型系统，使用CERT synthethic sendmaildata数据集进行测试与分析，结果表明，与传统算法相比，该算法能减少58．87％的时间开销，并在初始检测器数量不断增加时保持时间开销的稳定。

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