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基于元组空间提出了一种适用于多维大规则库的包分类算法——元组向量折叠算法。与基本元组空间算法和基于元组的位并行包分类算击相比较,该算法在空间复杂度和时间复杂度上都取得了较好的性能。 相似文献
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位并行、位向量和聚合位向量算法通过对多个域进行并行处理加快分类速度,但三者内存占用太大,不适用于大规则集。为此,提出一种压缩位并行算法,通过报文分类压缩每个域上的重复规则并重新组织规则集,从而缩短位图中位串的长度,减少内存空间的占用。实验结果证明,该压缩位并行算法在不影响运行速度的前提下,明显减少了空间占用。 相似文献
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裴林 《数字社区&智能家居》2009,(36)
包分类算法在网络安全产品中至关重要,该文介绍常见的包分类算法,针对现有包分类算法的不足,构造了一种基于Hash函数的可快速查找、快速定位五元一维包分类算法,并给出算法准确性、快速性的理论证明。 相似文献
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为了使用户在现有的网络上得到不同的服务类型和更好的QOS,同时满足下一代网络的需要,包分类技术受到越来越多的关注,本文在介绍RFC包分类算法的基础上,提出一种新的快速多维包分类算法。 相似文献
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包分类对于支持如防火墙、攻击检测、差分服务等网络应用有着重要的意义.研究人员对此做了大量研究.其中基于Srinivasan提出的元组空间思想的算法都存在着不能够通过预查找的方法直接定位匹配规则的元组的问题,因此此类算法的平均查找性能不稳定.针对两维包分类,提出了将元组划分为子元组的准则,满足准则的子元组可以根据3个独立的一维查找结果确定是否包含匹配规则,通过消除不必要的元组查找来提高查找速度和获得稳定的查找性能. 相似文献
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基于规则分类算法提取的规则集通常存在3个问题:首先,提取的分类规则集中短规则过少,致使高质量的规则不多;其次,规则集中规则数量少,训练数据中几乎所有实例仅被规则覆盖一次;第三,虽然提取大量的规则,但是训练数据中存在一些小类样本的实例不能被任何一条规则覆盖。本文提出一种改进的基于规则的实例多覆盖分类算法(Rule-based classification with instances covered by multiple rules, RCIM),其特点是:(1)为了提高规则的质量,在选择生成规则的第1项时不仅考虑属性值的好坏,而且还考虑了属性值补的好坏;(2)一次产生尽量多,高质量的规则,而且当训练数据的实例至少被两条规则覆盖后才将其删除;(3)当遇上难以判断的测试数据时,对测试数据的各个属性值进行二次学习提取规则。算法RCIM不仅可以有效地提取大量的规则,而且较大程度地提高了规则的质量。通
过在大量数据上实验结果表明,RCIM比许多其他算法取得了更高的分类准确率。 相似文献
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一个快速的二维数据包分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着因特网的发展,主干路由器上的包输入成为网络性能的瓶颈。该文基于空间分解技术提出了一个数据包分类算法,它将数据包和过滤器的匹配用多维空间中的点的定位来实现,可用于快速的路由查找和数据包分类。 相似文献
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在Internet路由器中将数据包分类成流采用了散列算法的基本思想,并引入了流的局部性原理来加速散列查找的过程,用软件对该算法进行了仿真测试,并在最后从时间复杂度和空间复杂度两个方面对其进行了性能分析。实验结果表明,该算法能够快速地实现分流。 相似文献
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