基于Snort的改进BMH单模式匹配算法研究

对目前常见的网络入侵检测系统中模式匹配算法进行研究总结,针对著名的Snort中的模式匹配算法,进行了详细分析和对比。基于现存BMH等算法思想,以求取优化检测效率为目标,提出了一种基于Snort的改进BMH模式匹配算法。将改进的BMH模式匹配算法应用到实际网络入侵检测过程中,针对处理结果进行科学评价。通过实例的应用,验证了改进算法的可行性和高效性。     

计算机网络入侵检测系统的多模式匹配算法

为了使网络入侵检测系统能够在高速网络环境中有效的开展工作,实现计算机网络入侵检测系统的多模式匹配算法优化设计.首先,对网络入侵检测的算法与原理进行全面分析.其次,对网络入侵检测系统多模式匹配算法的优化思想进行描述,描述多模式匹配算法,对算法进行实现,使模式匹配算法效率得到提高,以此提高系统检测能力.通过测试结果表示,优化后多模式匹配算法能够使网络检测系统的检测性能得到提高.     

Snort入侵检测中模式匹配算法的研究和改进

入侵检测系统Snort是一种常用的入侵检测软件,该文其分析系统的检测引擎及其采用的模式匹配算法尤其是BM算法进行了深入的分析和讨论,在分析的基础中对BM算法进行改进,使用一种新的模式匹配算法,以减少匹配时间,提高匹配效率,达到提高算法的平均性能和较少资源消耗的目的。     

基于网络入侵检测系统的改进BM模式匹配算法研究

对目前常见的网络入侵检测系统中模式匹配算法进行研究总结,针对著名的Snort中的模式匹配算法,进行了详细分析和对比.以求取优化检测效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,设计基于网络入侵检测系统的改进BM模式匹配算法.将该改进BM模式匹配算法应用到实际网络入侵检测过程中,针对处理结果进行科学评价.通过实例的应用,验证了提出算法的可行性和高效性.     

Snort入侵检测中模式匹配算法的研究和改进

入侵检测系统Snort是一种常用的入侵检测软件,该文其分析系统的检测引擎及其采用的模式匹配算法尤其是BM算法进行了深入的分析和讨论,在分析的基础中对BM算法进行改进,使用一种新的模式匹配算法,以减少匹配时间,提高匹配效率,达到提高算法的平均性能和较少资源消耗的目的。     

基于Snort的入侵检测系统的研究与改进

入侵检测技术是一种主动保护网络资源免受黑客攻击的安全技术。可以弥补防火墙的不足,帮助网络快速发现网络攻击的发生,起着主动防御的作用,为网络安全提供实时的入侵检测及采取相应的防护手段。本文对提高Snort性能的核心技术进行分析,提出一种能够有效提高匹配效率的AC—wM的模式匹配算法,并对改进后的Snort系统进行测试,显著提高了系统的性能。     

基于Snort的入侵检测系统性能优化

通过对Snort的规则匹配方式和模式匹配算法进行分析,为了提高基于Snort的入侵检测系统检测效率,提出了在规则匹配过程中充分利用处理函数的参数之间的关系,从而动态减少无效匹配次数,在模式匹配阶段采用改进的模式匹配算法提高匹配速度,从根本上优化了入侵检测系统的检测性能。     

基于Snort的模式匹配算法研究

随着网络的迅速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测技术的应用越来越广泛,对Snort入侵检测系统来说,模式匹配算法仍是其使用最多的基本算法,模式匹配算法的效率直接影响到入侵检测系统的性能。该文介绍了KMP和BM算法,并对其进行了比较,并对BM算法的进行了改进,提高了模式匹配的速度。     

多模式匹配算法在网络入侵自动检测中的应用

为了可以对计算机网络安全进行有效的保护,同时提高计算机网络入侵检测的功能及其效率,提出多模式匹配算法在网络入侵自动检测中的应用。首先快速检测引擎初始化,快速有效地区别规则集合;其次构造模式匹配链表,读取系统配置文件的规则;最后检测网络数据包,确保计算机网络安全。通过实验结果的对比,可以明显看出,相比于传统算法,多模式匹配算法在网络入侵自动检测中的应用要更具有实用性,对入侵数据的检测能够进行高速处理,相同时间范围内,多模式匹配算法的超调量远超传统算法。     

基于BM算法的无需预处理的双向匹配算法的研究与实现

基于特征匹配技术的入侵检测系统的速率和效率常常依赖于模式匹配算法的精确性,而算法的效率又依赖于算法的选择和实现方式。随着网络技术的发展,匹配算法优劣有可能成为入侵检测系统的瓶颈,因此要提高入侵检测系统的性能必须对原有算法改进或提出新的算法,本文在对经典BM算法分析、研究的基础上,对该算法进行了部分改进,并给出了基于该改进的新的匹配算法。     

求极大独立集的程序实现研究

独立集有着广泛的应用,尤其广泛应用于系统故障诊断领域。在求简单图极大独立集的程序实现方面,目前开展的研究工作还比较少。介绍简单图极大独立集的一种求取算法,剖析了该算法在使用面向对象程序设计模式中的实现方式,提出在定长字符串模式匹配中采用异或运算的运算法则来进行字符串模式匹配,由此作为多元式代数运算的基础对这个算法进行程序实现,并分析了这种字符串模式匹配的时间效率。     

一般间隙与One-Off条件的序列模式匹配

带有间隙约束的模式匹配问题是序列模式挖掘的关键问题之一.目前大多数的研究都为非负间隙,对字符串中的每个字符的出现顺序有着严格的要求.为了增加匹配的灵活性,并且考虑到在序列模式挖掘中采用one-off条件更加合理,研究一般间隙与one-off条件下的模式匹配问题,该问题为NP-Hard问题.为了有效的求解该问题,提出了MSAING(Maximum Sequential pattern mAtching wIth oNe-off and General gaps condition)算法,首先利用Reverse策略使模式与序列达到最佳的匹配状态;然后,使用线性表的结构使匹配过程中消耗的时间和空间大幅度的降低,同时利用回溯机制提高匹配的成功率;最后,根据inside_Checking机制,判断模式串是否会产生内部重复现象,进一步提高算法的执行效率.理论证明了MSAING算法的完备性,实验结果验证了MSAING算法匹配结果的准确性,以及在时间和空间方面的高效性.     

基于AC自动机的多模式匹配算法FACA

Aho-Corasick自动机算法在模式匹配失配时,需要多次回溯才转移到有效的后继状态。为此,提出一种快速多模式匹配算法。该算法为每个状态建立失配时的后继指针,在模式匹配失配时,可以通过失配后继指针快速找到有效后继状态,从而避免Aho-Corasick自动机失配时的过多回溯,提高匹配效率。算法在自动机建立时采用动态规划的方法,为每个状态建立匹配长度和匹配量等信息,在模式匹配过程中,基于这些信息统计模式串在主串中的重复次数、最早出现模式串位置等信息。实验结果表明,该算法匹配精确、效率高,且支持在线操作。     

基于压缩后缀数组的近似字符串匹配算法

近似字符串匹配是模式匹配研究领域中的一个重要研究方向。压缩后缀数组是字符串匹配、数据压缩等领域广泛使用的索引结构,具有检索速度快和适用广泛的优点。利用压缩后缀数组,提出了适合近似字符串匹配搜索算法的数据结构,并在此基础上提出了一种匹配搜索算法。实验结果表明,相对于现有的算法,提出的算法在小字母表的情况下具有计算优势。     

面向模式图变化的增量图模式匹配

在大数据时代,数据图的规模急剧增长,增量图模式匹配算法能够在数据图或模式图发生变化时避免重新在整个数据图上进行匹配、减少响应时间,因此成为了研究的热点.针对实际应用中数据图不变而模式图发生变化的情况,提出了一种面向模式图变化的增量图模式匹配算法PGC_IncGPM,在模式图匹配的过程中记录适当的中间结果作为索引,用于后续的模式匹配.提出了增强的图模式匹配算法GPMS,用于首次整个数据图上的模式匹配.该算法一方面能够建立后续增量匹配所需的索引,另一方面减少了整个数据图匹配的执行时间.设计实现了面向模式图增边和减边的两个核心子算法,通过子算法的组合,能够支持在模式图发生各种变化时进行增量图模式匹配.在真实数据集和合成数据集上进行实验,结果表明:与重新在整个数据图上进行匹配的ReComputing算法相比,当模式图中变化的边的数目不超过不变的边的数目时,PGC_IncGPM算法能够有效减少图模式匹配的执行时间;随着数据图规模的增大,PGC_IncGPM算法相对于ReComputing算法的执行时间的减少程度更加明显,对于大规模数据图具有更好的适用性.     

一种新的字符串单模式匹配算法

在分析了BM模式匹配算法的基础上,提出了一种新的字符串单模式匹配算法,该算法通过对模式中的字符进行等级划分,设置模式中各个字符的优先级,改进模式串的移动方式,减少了模式匹配的次数和字符比较的次数,有效的提高了模式匹配的效率。实验显示,该算法有效的提高了模式匹配的效率。     

一种高效海量字符串集合的模式匹配算法

提出一种高效海量字符串集合的模式匹配算法。给出了字符串集合模式匹配的定义,模式的预处理,字符串集合的存储结构和匹配算法,并分析了算法的复杂性和正确性。该文算法具有很好的时间复杂性和空间复杂性,因此具有很好的应用前景。     

一种改进的BM模式匹配算法

针对BM模式匹配算法的效率问题,提出其改进算法.分析BM模式匹配算法的原理,若文本串中连续的几个字符不在模式字符串中出现,则不需要被比对,以此改变模式字符串的匹配顺序,提高算法的匹配效率.实验结果表明,改进的BM模式匹配算法可以有效地减少字符串的匹配次数和比对次数,能获得良好的字符串匹配效率.     

基于有序二叉树的多模式匹配算法

一、简介在一个文本串中查找用户指定的模式串在信息抽取和文本编辑中有着广泛的应用。当前,有限状态自动机(DFSA)算法是解决多模式匹配问题的常用方法。DFSA算法在匹配前对模式串集合进行预处理,转换成树型有限状态自动机,然后只需对文本串进行一次扫描就可找出所有模式串,其查找时间复杂度是O(n)。后来,在这个算法的基础上又有一些改进,实现了跳跃式查找。基于树型结构的有限自动机特别适     

存储有效的多模式匹配算法和体系结构

多模式匹配是基于内容检测的网络安全系统的重要功能,同时,它在很多领域具有广泛的应用.实际应用中,高速且性能稳定的大规模模式匹配方法需求迫切,尤其是能够在线实时处理网络包的匹配体系结构.介绍了一种存储有效的高速大规模模式匹配算法及相关体系结构.研究从算法所基于的理论入手,提出了缓存状态机模型,并结合状态机中转换规则分类,提出了交叉转换规则动态生成的匹配算法ACC(Aho-Corasick-CDFA).该算法通过动态生成转换规则降低了生成状态机的规模,适用于大规模模式集.进一步提出了基于该算法的体系结构设计.采用网络安全系统中真实模式集进行的实验结果表明,该算法相比其他状态机类模式匹配算法,可以进一步减少80%~95%的状态机规模,存储空间降低40.7%,存储效率提高近2 倍,算法单硬件结构实现可以达到11Gbps 的匹配速度.