网络入侵检测系统中的多模式匹配算法设计

为提高网络入侵检测系统多模式匹配算法性能,解决传统模式处理模式串数量较低的问题,文章将对多模式匹配算法进行优化设计,通过改进BMH的方式提高系统信息处理能力,对比改进BMH与传统BM算法进行验证。结果表明:改进算法对模式串的处理能力明显提高。

一种基于AC自动机的藏文多模式匹配算法

本文基于AC(Aho-Corasick)算法提出了一种适用于藏文字符集的多模式匹配算法——TAC(Tibetan Aho-Corasick)算法。该算法有效利用藏文以音节点为结尾这一特点,检测到失配字符后不再将文本串读入自动机而是进行下一个词读入,从而提高了效率。实验结果表明,在处理藏文多模式匹配方面,TAC算法相较于AC算法效率大幅度提高。可很好地应用于藏文字取证、拼写检查器以及抄袭检测等领域。

多模式匹配算法及硬件实现

介绍了多模式匹配的算法和硬件实现方法.首先介绍了两种常用的多模式匹配算法——Aho-Corasick基于自动机的算法和Wu-Manber基于hash的后缀匹配加移位跳跃的算法以及相关的改进算法.并通过实验对各种多模式匹配算法的时空复杂度进行了分析比较.通过几个硬件实现的实例介绍了多模式匹配的硬件实现方法及策略.最后对多模式匹配的发展趋势进行了展望.

改进的多模式匹配算法

在有限自动机的多模式匹配算法 (DFSA算法 )的基础上 ,结合 Quick Search算法的优点 ,提出了一个快速的多模式字符串匹配算法 .之后在算法中以连续跳跃的思想 ,给出了另一个更加有效的改进 .在一般情况下 ,这两个算法不需要匹配目标文本串中的每个字符 ,并充分利用了匹配过程中本次匹配不成功的信息 ,跳过尽可能多的字符 .在模式串较长和较短的情况下 ,算法都有很好的性能 .实验表明 ,在模式串较短时 ,所提出的算法需要的匹配时间仅为 DFSA算法的 1/2到 1/5 ,在模式串较长时 ,所需时间为 DFSA算法的 1/3至

面向中英文混合环境的多模式匹配算法

分析了中英文混合环境下多模式匹配的特点,以及已有多模式匹配算法应用于中英文混合环境时的不足,给出并证明了中英文混合环境下多模式匹配算法的性能定理,提出了一种适合于中英文混合环境的基于线索完全哈希Trie结构的多模式匹配算法.该算法扩展了标准Trie结构,以中英文字符内码为键值构造完全哈希Trie匹配机,并利用模式串之间的关系对Trie匹配机进行线索化.理论分析与实验结果表明,所提出的算法在匹配中无需复杂的哈希运算,不需要回溯匹配指针,在中英文混合环境下能够进行正确、高效的匹配,而且不存在空间膨胀问题,具有较低的空间与时间复杂度,有较大理论与应用价值.

一种面向中文的快速字串多模式匹配算法

针对中文字串匹配问题 ,提出一种快速多模式匹配算法 .算法采用新型组合状态自动机 ,将2个状态组合起来匹配一个双字节字符 ,从而解决了双字节字符构建完全 Hash表时带来的存储空间膨胀问题 ;同时考虑到待匹配模式串中的字符在大字符集中呈稀疏分布的特点 ,尝试将单模式QS匹配算法的思想与 DFSA算法进行结合 ,应用于多模式匹配中 .实验结果显示 ,本算法明显优于 DFSA算法 ,平均所花费时间仅为 DFSA算法的 45 .2 % .

入侵检测系统中的快速多模式匹配算法

网络入侵检测系统常常依赖于精确的模式匹配技术 ,依赖于算法的选择、实现以及使用频率。这种模式匹配技术可能成为入侵检测系统的瓶颈 ,为了跟上快速增长的网络速度和网络流量 ,Snort(开放源代码的网络入侵检测系统 )中采用了快速多模式匹配算法 。

IDS中新的快速多模式匹配算法及其设计

基于网络的入侵检测技术很大程度上依赖于模式匹配技术,算法选择直接影响检测效率。本文在充分分析BM算法、AC算法及AC_BM算法的基础上提出了一种新的更大搜索步长的多模式匹配算法NMSA,并具体分析该算法的效率。通过实验数据对比再次证明NMSA算法具有更大的搜索步长,更高的效率。

快速的多模式匹配算法

在基于有限状态自动机的多模式匹配算法(DFSA算法)基础上,结合Tuned BM算法的优点,提出一个快速的多模式字符串匹配算法,实现了多模式匹配过程中不匹配字符的连续跳跃.在此基础上进一步改进,得到一个最差时间复杂度为线性的匹配算法.分析指出算法实际比较的字符数随着模式串长度的增加而下降,并随模式集的增大有所增多.实验表明,在模式串较短时,算法需要的匹配时间仅为AC算法的1/2到1/3,AQR算法的9/10左右;在模式串较长时,所需时间为AC算法的1/4至1/8,AQR算法的3/4左右.

一种面向入侵检测的快速多模式匹配算法

随着网络速度和入侵检测规则的持续增长，模式匹配正在成为网络入侵检测系统的性能瓶颈。提出了一种新的Wu-Manber类型的模式匹配算法，通过将模式分组，对不同予模式组采用不同匹配方法，显著提高了模式匹配的效率。对比实验表明，当模式组中含有长度小于3的模式时，新算法性能比原算法平均提高了29％-44％。

一种改进的AC多模式匹配算法

在分析AC算法及其相关算法的基础上,提出一种改进的多模式匹配算法AC_TE。利用该算法构建1个字符串跳跃表和2个哈希表,字符串表存储模式树中两两相邻字符组成的字符串及其位置,2个哈希表分别存储模式树末层字符串和字符。采用多层跳跃规则依次查找这3个表,在不发生漏检的情况下,使模式树的最大移动距离为最短模式串长度加3。从模式树移动次数、匹配阶段时间、各种跳跃距离的概率3个方面测试算法性能。实验结果表明,与AC算法相比,AC_TE算法具有更大的模式树移动距离,消耗的时间更少。

AC多模式匹配算法研究

AC算法的内存空间开销大,不利于硬件实现。为此,提出AC多模式匹配算法。分析AC算法的特点,使用位图存储技术和压缩处理技术对其进行改进。从模式串长度和模式串数目角度出发进行实验,结果表明,该算法能缩短扫描时间,提高模式匹配速度和访问速度。

改进的中文字串多模式匹配算法

针对中文字串匹配问题 ,提出了一种改进的多模式匹配算法。该算法采用新型组合状态自动机 ,解决了对大字符集语言构建字符完全Hash表时可能遇到的存储空间膨胀问题。此外 ,算法还充分利用中文大字符集语言的优势 ,将QS算法的思想融入到多模式匹配应用中 ,取得了良好的效果。实验结果显示 ,本算法明显优于DFSA算法 ,在平均情况下所花费时间仅为DFSA算法的 70 33%。

基于Aho-Corasick算法的多模式匹配算法研究

通过分析模式匹配算法在网络入侵检测中的重要作用和所面临的问题,对Aho-Corasick基于自动机的算法和以Aho-Corasick算法为基础的相关算法进行了分析,并通过实验对多种多模式匹配算法进行综合对比,最后对多模式匹配方法的发展趋势进行了展望。

入侵检测多模式匹配算法

基于模式匹配的入侵检测是目前最重要的一种入侵检测方法,而字符串匹配效率是该方法的核心,直接影响检测效率。该文在充分分析BM算法、AC算法及AC_BM算法的基础上提出了一种新的更好搜索步长的多模式匹配算法NMSA,并具体分析了该算法的效率。通过实验数据对比,再次证明NMSA算法具有更好的搜索步长、更好的效率。

基于多模式匹配的网络视频流识别与分类算法

快速发现网络中的视频流是进行网络视频监督及管理的前提与基础。本文通过分析网络视频流数据包的特征,提出了一种基于多模式匹配思想的网络视频流快速发现与分类算法,该算法利用不同视频流的特征建立匹配机,只需对网络数据包进行一次不完全扫描,就可以判断出数据包中是否含有视频流及类型。实验结果表明,与普通的协议解析方法相比,在满足准确性的前提下,所提算法具有更好的时间性能。

一种基于反向有限自动机的多模式匹配算法

在基于有限自动机的多模式匹配算法DFSA的基础上,结合改进的BM单模式匹配算法的优点,提出一种快速的多模式字符串匹配算法。在一般情况下,该算法不需要匹配目标文本串的每个字符,能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息和已成功的信息,跳过尽可能多的字符。实验表明,模式串较短时,该算法需要的时间约为DFSA的1/2,模式串较长时,所需时间约为DFSA算法的1/3。

一种适合中文的多模式匹配算法

中文字符的相互独立性导致AC算法的时空性能急剧下降。针对此问题,对AC算法的存储结构进行了改进,提出了一种适合中文的多模式匹配算法———AC_SC算法。该算法以邻接链表存储有限状态自动机,尝试解决存储空间快速膨胀问题,并将状态"0"的长链表转化为散列链表,以提高算法的匹配效率。实验结果表明,AC_SC算法具有良好的时空性能。

一种基于Aho-Corasick算法改进的多模式匹配算法

目前互联网中以文本存在的数据非常庞大,针对在如此庞大的文本中如何准确、快速地找到多个不同的目标字符串的问题,在介绍常见的模式匹配算法的优点和缺点基础上,结合Trie速多模式匹配算法。根据对比性实验的结果分析得出,改进AC且匹配速度大约是AC算法的5倍。

基于SimHash和混合相似度的多模式匹配方法

为了解决多源异构民航旅客服务数据集成过程中存在多模式匹配的效率不高、精确性不足、完整模式信息获取难度较大等问题,提出了一种基于Sim Hash和混合相似度的多模式匹配方法。该方法首先基于PMI计算特征单元权重,并通过Sim Hash算法构造属性列的签名来表示属性特征,以降低特征维度,进而引入K-means++算法对属性聚类并生成候选匹配集。最后基于属性的混合相似度构建属性映射图,以直观的方式展示属性间的匹配关系,同时提高多模式匹配效率。实验结果表明该方法具有可行性,为高效地解决多源异构民航旅客服务数据集成中的模式冲突问题提供新的解决方案。