基于量子遗传聚类的入侵检测方法

现有基于聚类的入侵检测算法,聚类过程中需要预设聚类数,且算法的性能受初始数据输入顺序的影响,为此提出了一种新的基于量子遗传聚类入侵检测方法。该方法的基本思想是先自动建立初始聚类簇,再用改进量子遗传算法对初始聚类组合优化,最后进行入侵检测。实验结果表明,该方法能够有效地检测出网络中的入侵数据。

一种新的快速移动单模式匹配算法

针对单模式匹配算法BM算法中平均移动距离较小的特性,文章对BM算法进行改进,提出了一种新的可以增加平均移动距离的字符串匹配算法BMN算法。该算法首先在预处理阶段使用任意的2个字符作为字符块来计算移动距离,并设置最大移动距离为模式串长度加1;然后在查找阶段通过比较连续的2个字符块来增加大距离移动的概率。实验表明,无论模式串的长短,所提出的算法对于英文文本和二进制串均具有较快的速度。