面向入侵检测的改进BMHS模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。分析几种常用模式匹配算法,提出一种基于BMHS的改进算法——N-BMHS算法。该算法对字符串进行双向模式匹配,引入一个新的数组s记录模式串中字符的出现次数,次数为1时可以利用已匹配的信息来辅助得到模式串的最大移动距离。实验结果表明,改进的模式匹配算法能减少比较次数,有效提高匹配速度。

基于傅里叶变换的粒子群优化算法

针对标准粒子群算法容易陷入局部收敛的问题,提出了新的优化粒子群方法,从两个方面对其进行优化。为了改进学习因子,利用傅里叶级数的特性定义了一个傅里叶级数进行分析判断;加入随机速度,辅助粒子扩大搜索区域并避免早熟。该算法遵循启发式规则,可根据粒子搜索结果动态调整参数,具有较好的全局搜索性能和搜索精度。最后,采用4种经典测试函数进行测试并比较,选取一个单峰函数和多峰函数进行仿真,仿真结果表明了该算法的可行性。