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.     

多模式匹配算法研究和优化

模式匹配在网络安全领域有着重要的应用,随着网络环境的日益复杂,模式集合也随之增加.如何高效处理千万模式集下的字符串匹配成为网络安全的瓶颈之一.本文针对多模式匹配算法AC算法和WM算法进行了研究,采用了新型基于层次扫描和子节点数目搜索的双数组AC算法;从hash函数的选取和模式串的Tree树存储对WM算法进行了优化.能有效减少系统的内存占用,提高匹配效率.     

多模式匹配算法的性能分析

多模式匹配算法效率直接影响入侵检测系统的性能和效率.在分析研究经典的AC算法、WM算法和ExB算法的基础上,通过上机实验测试这些算法的模式匹配时间,为改进多模式匹配算法提供有益的借鉴.     

字符串模式匹配算法的研究及改进

串的模式匹配是一种重要的串运算。本文首先对朴素的模式匹配BF算法与KMP算法进行了分析,在此基础上寻求出一种简单实用、易于理解的字符串模式匹配改进算法。结果表明改进算法能减少模式匹配中字符的比较次数和尝试次数,提高模式匹配的效率。     

一种基于BM算法的改进模式匹配算法研究

基于模式匹配的检测方法是目前入侵检测系统的一种重要方法,因此作为模式匹配方法核心的字符串匹配算法直接影响入侵检测系统的性能和效率.在研究现有算法的基础上提出一种改进的模式匹配算法--New-Search算法.该算法以BM算法为基础,通过预处理阶段处理,首末字符部分定位的思想,增加字符跳转距离,比较稳定地减少匹配过程中字符比较的次数,提高了匹配的速度和效率.     

KMP算法中的优化应用探讨

无回溯的模式匹配中最具代表性的是KMP算法。它是基于对模式本身的字符分布特征所进行的分析，生成模式的特征向量，并在模式匹配的过程中对此加以利用，以提高模式匹配的效率，其时间代价是目标串长度的线性函数，同时模式的特征向量的计算也与模式本身长度成正比。在KMP算法中最关键的部分是模式的特征向量的计算和生成。     

Boyer-Moore算法的改进设计

模式匹配算法在理论计算机科学领域占有重要地位,Boyer-Moore算法被认为是日常应用中效率最高的模式 匹配算法,本文提出了富有挑战性的问题:给出了该算法的一个优化模型。     

浅谈字符串模式匹配的常用算法

简要叙述了字符串的定位操作即字符串模式匹配的基本概念和算法,探讨了字符串模式匹配操作的最基本的BF匹配算法以及改进以后的模式匹配的KMP算法。     

基于Snort的模式匹配算法比较

字符串模式匹配算法是入侵检测的的关键,为了测试BM,BMG,AC,AC-BM四种算法性能,基于Snort的模式匹配算法在Snort入侵检测系统下测量了四种算法的运行时间和内存消耗。实验结果表明当模式数量较大时AC,AC—BM算法运行时间小于BM和BMG算法,但内存消耗相对较大;当模式数量较少时,BM和BMG算法优于AC,AC—BM算法。     

多模式匹配及其改进算法在协议识别中的应用

随着网络的高速发展,使得信息安全问题日益严峻,传统的很多协议识别技术已经无法应对不断出现的网络威胁,作为内容过滤和检测的关键技术之一,同时也是传统的字符串算法中被重点研究的对象之一,模式匹配算法成为当今研究热点。首先介绍了多种单模匹配算法及其存在的缺陷,然后在Aho-Corasick多模式匹配算法基础之上进行了改进,并将该算法应用于协议识别中,最后简单分析了协议识别中模式匹配算法未来的研究方向。     

基于切割的检测器生成与匹配算法

 检测器生成和匹配算法直接影响到人工免疫系统的检测效率和非法抗原的检测率.为了改进现有算法存在的生成检测器与识别非法抗原的时间和空间开销较大、对非法抗原检测率较低等问题,本文提出基于切割的检测器生成与匹配算法.针对现有检测器表示方法存在的缺陷,用正超立方体表示检测器,为减少匹配算法的时间和空间开销提供了基础;依据空间包含关系设计基于空间包含的匹配算法,减少了选择检测器和检查抗原的时间和空间开销,使得分析检测器所覆盖的非法抗原较方便;依据自体在论域空间的分布,引入切割空间的方法生成检测器,消除所生成检测器间的冗余信息,减少了检测漏洞,使得所生成的检测器具有较高的非法抗原检测率和检测效率.文中建立了算法的原型系统,构造不同类型的数据集,测试识别非法抗原所需的检测器数量,以及当系统中保存不同数量的检测器时所具有的非法抗原检测率,与现有算法进行比较,验证了基于切割的检测器生成与匹配算法能有效的提高否定选择算法的性能.     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点,而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题,提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息,在此基础上利用SIFT算法提取特征点,这样能够减少冗余特征点,以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明,该算法与传统的SIFT算法相比,冗余特征点少,特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。     

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.     

一种两步式相关极值重力匹配算法

针对相关极值重力匹配算法实时性较差且要求初始误差较小的问题,该文提出一种两步式相关极值重力匹配算法。首先使用快速均方差相关(MSD)算法进行粗匹配,然后提取合适的粗匹配结果作为刚性变换的基准,将惯性导航系统(INS)轨迹变换到实际轨迹附近,产生新的待匹配轨迹,最后在新待匹配轨迹附近进行精确搜索,寻找代价最小路径。通过仿真实验验证了两步式匹配算法效果。两步匹配结合2种方法的优势,使重力匹配法适应于INS初始误差较大的情况,提高效率和实时性,同时保持匹配结果的高精度。     

一种基于遗传算法的快速景象匹配算法

常规的归一化灰度互相关匹配算法是搜寻区域上的所有点,效率较低,在实时图存在旋转时,会影响匹配的精度。为此,在对典型的基于灰度的景象匹配算法进行分析的基础上,结合遗传算法和分层搜索策略设计了一种快速匹配算法。算法在匹配过程中考虑了存在旋转变化实时图像的处理,从而省去了图像对准的预处理,节省了时间。遗传算法和分层搜索策略的...     

图像匹配中NCC算法的一种快速实现方法

在计算机视觉领域,图像匹配是常见的任务,基于灰度的点的匹配是常见的方法。其中又以抗噪能力强、匹配精度高的归一化互相关（NCC）算法最为常用。然而NCC算法计算量较大,常常难以满足实时处理的要求。通过引入合适的全1矩阵,让其和原图像的数据做卷积,大幅度地降低了NCC的计算量,提高了效率,仿真实验结果也证明了本文方法的有效性。     

基于小波分解的塔式快速图像匹配算法

文章利用小波分析的多分辨率特性，构建了小波金字塔上的快速图像匹配算法。首先对低分辨率的图像进行匹配操作，然后逐级上推，最终实现全分辨率下的图像匹配。实验结果表明该算法可以减少计算量、显著提高匹配效率。     

基于遗传算法的点模式匹配方法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题.本文基于矩和不可约矩阵理论给出了仿射变换下的点模式匹配问题的一种新算法,并以仿射变换的匹配结果为初始代,从对极几何约束出发构造相似性度量,利用遗传算法实现了透视变换下的点模式匹配问题.理论分析和仿真实验表明这些算法是有效的.     

图像特征匹配算法的FPGA实现

图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域.针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法.匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定...