一种改进的BM模式匹配算法

传统的模式匹配算法匹配效率较低,有时无法满足入侵检测、搜索引擎等系统性能需求。为此,在BM算法及其衍生算法的基础上,提出了一种高效的模式匹配算法—BMQ算法。该算法利用模式串末字符对应的文本字符与文本字符下一个字符的独特性和组合性,有效提高了模式串最大右移位数出现的概率,加快了匹配速度。通过实验对比,BMQ算法的效率优于BM匹配算法;为进一步验证其有效性,将改进后的算法引入到入侵检测系统中,实验测试结果表明,BMQ算法提高了入侵检测效率。     

网络信息监控中的一种快速的多模式匹配算法

在网络信息监控系统中,需要对网络信息进行敏感内容过滤,目前,最佳的技术方法是采用多模式匹配算法,这里结合跳跃式的算法BM的优点,提出了一种快速的多模式匹配算法。该算法从右向左寻找模式串的首尾字符,尽量多地跳跃不要匹配的字符,减少无效的字符匹配和模式树跳转,以实现快速匹配。实验表明,不论是模式串数目增加,或者是模式串长度增加,该算法所用时间最少,大约是AC算法的1/3,是BM算法的1/5。     

多模式匹配算法的应用与改进

本文针对入侵检测中多模式匹配算法,提出的观点。在计算机网络安全行业起到提升检测效率作用。如付诸现实将减少入侵检测系统规则库特征值匹配时间。随着互联网的快速发展,Linux操作系统得到广泛应用的同时网络入侵的攻击手段也在不停变化,入侵检测系统可将捕捉到的数据包与已知的网络入侵特征库进行比对,进而发现入侵行为。AC算法是多模式匹配算法之一,它的优点在于能同时进行多个模式串的匹配搜索,缺点是会出现多次没有必要的比较,影响了入侵检测系统的效率,为了提高匹配效率,本文根据AC算法的有限状态自动机构建原理,利用BM算法的跳跃思想,优化文本串位移,提出了一种双向AC算法和BM算法结合的改进算法。根据实验结果表明此算法有效的降低了匹配时间。     

IDS中多模式AC算法的研究

网络入侵检测系统的性能一定程度依赖于精确、快速的模式匹配技术。随着网络速度的快速增长,模式匹配的效率将直接影响到网络入侵检测系统的效率,文章首先介绍了网络入侵检测系统中采用的多模式匹配算法,进而提出了一种改进的多模式匹配算法,改进后的算法减少了匹配时间,提高了检测系统效率。     

基于多模式匹配算法的计算机网络入侵检测研究

为了提高计算机网络入侵检测的效率和性能,采用多模式匹配算法来实现入侵检测。首先对网络入侵检测模型进行了分析,接着对多模式匹配算法基本定义进行阐述,提出了典型多模式匹配算法最后进行实例仿真,并从匹配时间和内存消耗两个方面对常见的三种多模式匹配算法性能进行了分析比较,实验证明,多模式匹配算法适用于计算机网络入侵检测,具有一定的研究价值。     

面向藏文基本集编码的单模式匹配算法研究

BM算法是最经典的单模式匹配算法之一,但该算法并没有考虑藏文文字特征,故使滑动距离受限。在藏文中该匹配算法有进一步改进的空间,文章提出一种改进的针对藏文编码的BMT(BoyerMooreTibet)模式匹配算法。BMT针对藏文unicode编码以及藏文音节特征,修改并优化了算法匹配过程,在执行精确匹配时消除了冗余匹配,增大了单次精确匹配后的滑动距离。该算法性能优异,算法能够获得较少的比较次数以及增大跳跃距离。     

入侵防御系统中的模式匹配算法应用研究

文章对包括BF算法,KMP算法,BM算法,BMH算法,AC算法,AC-BM等算法在内的单模式匹配和多模式匹配算法的特点及其复杂度等方面进行了研究。     

一种改进的BM算法在网络安全控制中应用

解决网络安全更高效的途径是入侵检测技术。它是动态的防护手段,能够主动识别入侵。模式匹配作为当前IDS主要采用的技术之一,有误报率低、实用性强的特点。BM算法有着较好的匹配效率,本文详细介绍了BM算法的基本思想,也指出其不足并在此基础上提出了改进的模式匹配算法。实验结果表明,该算法能够提高系统的性能。     

Snort中字符匹配算法的分析与改进

研究入侵检测景统Snort的架构及执行流程,详细分析了Sonort中一种重要的模式匹配算法BM算法。针对传统的BM匹配算法的缺陷进行了讨论,并提出了改进意见;对捡测数据进行了分析,结论显示改进后的算法能够取得更高的匹配效率和更短的匹配时间。     

引入多模判决反馈提升B2C忠诚度特征挖掘算法

在B2C模式下对客户的忠诚度特征挖掘是对商户交易信任度评价的基础,进而促进用户忠诚度的提升。传统的B2C忠诚度特征挖掘算法采用基于负反馈动态的渐进控制算法,当用户数据呈现稀疏状特征时,挖掘效果不好。提出一种基于多模判决反馈的特征挖掘算法以提升B2C忠诚度。构建B2C模式下的忠诚度特征分析评估机制,根据B2C模式下多模判决反馈忠诚度控制稳定性理论,提出一种电子商务用户忠诚度评价渐进提升控制算法,这里选取Lyapunov函数构建提升目标函数,实现特征挖掘算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行B2C模式下的商户忠诚度特征挖掘和评价,忠诚度评价准确度有所提高,用户的数据信息特征预测性能较好,特征挖掘精度提升,提高了对B2C模式下的商户的定量评价精度。     

基于混合累积模式匹配的云数据特征分区融合算法

在无线传感器网络云计算环境下,传统的数据融合方法,对混合累积特征未进行滤波后置检测,无法实现模式匹配,数据融合误差控制不可控制。提出混合累积模式匹配的云数据特征分区融合算法,根据两云间云滴的取小取大后的比值描述云间相似程度,得到云数据信息熵融合特征的功率谱幅度,采用簇内数据相异粒度寻优法得到云数据的熵融合特征提取最优化的约束条件,对特征进行混合累积模式匹配,对云数据的分区特征混合累积模式匹配滤波后置处理,控制云数据分区特征融合误差,实现算法改进。仿真结果表明,该算法提高特征空间增益,其精度高、实现简单等优良特性,性能优于传统算法。     

基于语义覆盖度融合的I/O映射聚类算法

需要对语义主题树特征进行聚类算法设计,提高对语义特征的搜索和语义泛化能力。传统的语义特征聚类算法采用基于本体映射的语义特征聚类算法,建立异构的本体模型之间的语义等价映射关系,导致聚类性能和语义泛化能力不好。提出一种基于语义覆盖度融合的I/O映射聚类算法,利用领域知识和模式匹配,建立本体之间语义映射关系,考虑三种与语义信息相关的学习知识,得到语义相似度函数,利用统计TF-IDF的方法计算词语的特征权值,通过语义主题树特征匹配,实现搜索引擎的覆盖度I/O映射聚类改进。仿真实验表明,采用该算法能提高对语义的覆盖度融合能力,具有更好的数据聚类性能,较好地完成语义映射任务,语义信息检索查准率提高为98.7%。     

改进的云资源调度自相关匹配数据融合算法

提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。     

基于内容过滤的模式匹配算法比较

针对网络文本内容,将入侵检测系统中使用的多模式匹配算法进行了中英文模式匹配运行效率的对比,发现这些算法普遍更适合于英文模式匹配。而在中文模式匹配中的运行效率较低。为此提出了基于内容过滤的模式匹配算法的改进思路。     

一种进的并行字符串匹配算法

本文简述了字符串匹配算法的研究进展,分析了BF算法以及PRAM-CREW算法,并对该并行算法进行了改进,减少了处理器个数,使匹配次数大大减少,从而提高匹配效率。文章最后分析了该算法的性能。     

改进MSR图像增强算法的分析与研究

为了提高图像处理效果,提出一种改进MSR图像增强算法。首先将MSR算法中的对数函数改为双曲正切函数,然后采用MSR算法对图像进行增强处理,以提高图像的增强质量。采用仿真实验对改进MSR算法与其它图像增强算法进行对比。采用具体仿真实验对改进MSR算法的性能进行验证。仿真结果表明,相对于其它图像增强算法,改进MSR算法明显提高了图像增强后的质量,具有良好的视觉欣赏效果。     

DotNet正则表达式应用研究

正则表达式是一种模式匹配方法,它的核心语法包括字符类、重复限定符、锚字符、子模式、贪婪匹配与非贪婪匹配模式。介绍了正则表达式匹配IP、提取电话号码等应用。     

Net大数据库散布点的抗干扰优化查询算法

在Net环境下,大数据库的散布数据具有随机分布特征,干扰性较强,难以实现有效查询,研究优化查询算法对提高大数据库的数据调度和访问能力具有重要价值。提出一种基于大数据信息流集合划分机制与模式匹配的Net大数据库散布点的抗干扰优化查询算法。构建Net大数据库散布点数据采集模型,引入了融合特征空间的构架模式,通过数据信息流集合划分机制与模式匹配,得到大数据信息流异步层最小竞争异步递进值,实现抗干扰优化查询。结合Matlab和SQL Sever混合编程进行仿真,实验结果表明,能有效提高对Net大数据库散布点的查询性能,抗干扰能力强,提高对散布点数据的召回率,在数据库构建和应用中具有应用价值。     

GPS大数据库分区访问特征分割算法

研究GPS全球定位系统大数据库的分区方位特征分割问题,提高GPS大数据访问的抗干扰能力。传统方法采用基于块匹配的GPS大数据定位信号调度方法实现数据访问,在弱信号强干扰环境下干扰抑制能力差,算法稳健性不好。为解决这一问题,提出一种基于模式匹配的GPS大数据库分区访问特征分割算法,构建GPS大数据库数据访问模型,数据块按可靠性需求划分为若干个等级,得到储节点模块匹配模型,设计GPS大数据信息流集合划分机制,对流量信息占用概率进行特征匹配,实现GPS大数据库分区访问特征分割,通过计算数据访问的精确度和抗干扰能力等指标进行性能测试分析,仿真结果表明,采用该算法能较好地反映GPS大数据信息流的分区特征,特征分割效果较好,数据访问中抗干扰能力强,实时性好,GPS大数据定位信息访问精度较高,具有优越性。     

求任意两个字符串的最大匹配子串及其长度的算法设计

串匹配问题是计算机科学中研究得最广泛的问题之一,它在文字编辑与处理、图象处理、文献检索、自然语言识别、生物学等领域都有很广泛的应用。随着互联网的日渐庞大,信息也是越来越多,如何在海量的信息中快速查找自己所要的信息是网络搜索研究的热点所在,在这其中,字符串匹配算法起着非常重要的作用,一个好的串匹配算法往往能显著地提高应用的效率。文章所研究的是如何设计求任意两个字符串的最大匹配子串及其长度的算法,这种串匹配算法可应用到自动阅卷系统、查询系统、检索系统等许多系统中。