AC-BM算法的改进及其在入侵检测中的应用

分析了入侵检测和网络流量中存在的问题。如果没有很快的处理速度,字符串匹配就会成为一个瓶颈。对于网络入侵检测系统来说,单一的字符串搜索包负载是缺乏效率的。它不能跟上日益增长的网络速度。因此,提出了一种改进的AC-BM算法。它是多模式匹配的算法。正如本文中所显示的一样,由于采用了改进的AC-BM算法,网络入侵检测的性能有了改善。

模式匹配算法在入侵检测中的应用

仅依靠传统的被动防御技术已经不能满足如今的网络安全需要,基于模式匹配的入侵检测系统正成为研究和应用的热点,模式匹配效率的高低决定了这类入侵检测系统的性能。全面综述了应用于入侵检测系统的经典的模式匹配算法,包括单模式匹配算法中的KMP算法、BM算法、RK算法和多模式匹配算法中的AC算法、AC-BM算法,并对各种算法的执行效率进行了总结。通过分析算法的思想,提出了未来此类算法的研究方向。

模式匹配算法及其优化

介绍了几种典型的模式匹配算法,即BM算法、AC算法和AC-BM算法,在此基础上对各算法进行了分析总结,并提出对AC-BM算法进行压缩优化,以节约存储空间,提高匹配效率。

海量数据过滤系统中匹配算法的研究

模式匹配算法是数据过滤系统的重要组成部分,其效率直接影响到海量数据过滤系统的性能。为了应对当前不断增加的网络数据量对网络安全造成的威胁,提出了一种新的模式匹配算法——改进的AC-BM算法,并将其应用到海量数据过滤系统中。改进后的算法明显减少了匹配时间,提高了海量数据过滤系统执行效率。