三维无线移动传感器网络k-覆盖研究

考虑移动传感器的移动会大量消耗能量且比较昂贵,使用密度为O(k)的移动传感器来满足网络k-覆盖的密度需求,并给出了网络要达到k-覆盖传感器需移动的最大距离的一个界O((log L)1/3);建立了三维网络传感器移动数学模型,将传感器重新部署问题转化为最大网络流问题,用分布式重新部署算法仿真证明了其有效性。

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。

提高Snort规则匹配速度新方法的研究与实现

入侵检测系统在网络安全中扮演着越来越重要的角色,Snort作为一个开源的入侵检测系统,改进其使用的匹配算法,使其能够减少运行时间,提高效率是不断研究的主题。对于模式匹配算法,增大其最大移动距离和保证其能够移动最大的安全距离是提高算法效率的关键。改进算法在BM算法的基础上,采用双字符序列检测方法,增大匹配过程中最大移动距离至m+2,并保证匹配失败时,每一次都能够移动最大的安全距离。将该改进算法应用于Snort系统中。实验验证,该算法能够减少字符比较次数和窗口移动次数,同时提高Snort系统的效率。

一种基于KMP的高效字符串匹配算法

串匹配(String Matching)问题是计算机科学中的一个基本问题,也是复杂性理论中研究的最广泛的问题之一.分析几种常用的模式匹配算法,提出一种基于KMP的改进算法IKMP(Improved-KMP)算法.该算法以KMP为基础,引入好字符表以记录模式串最末字符在模式串中出现的位置信息,从而获得模式串的最大移动距离.实验结果表明,IKMP算法有效降低匹配次数.