多模式匹配算法的优化研究

模式匹配技术有着广泛的应用且模式匹配算法已经被研究了很多年，同时对稀疏存储及其结构的操作也有大量的文献资料。本文首先描述了Aho—Corasiek多模式匹配算法，该算法是基于自动机及状态向量的，然后提出了使用banded—row稀疏存储对Aho—Corasick算法中的状态转换表进行存储优化的观点，给出了优化算法。最后给出了和原Aho—Corasick算法相比较的测试结果，该结果表明在大模式集的情况下，使用banded—row稀疏存储的Aho—Corasick算法减少了存储需求，进一步地提高了性能。     

一种存储优化的多模式匹配算法

AC(Aho-Corasick)自动机是经典的多模式匹配算法,但在模式串字符集较大的情况下,AC自动机的存储开销较大。为降低存储开销提出了存储优化的多模式匹配算法SMMA,该算法在Trie树建立阶段利用正向表来存储每个状态的后续状态指针以及失配指针,而无需存储字符集所有字符的后继指针,从而压缩了每个状态的储存空间。实验表明,所提出的算法与AC自动机算法在时间效率上相近,但极大地降低了存储开销。     

入侵检测中一种节约内存的多模式匹配算法

模式匹配既是网络入侵检测系统（NIDS）的关键,也是NIDS中消耗资源最多的部分。随着网络速度和入侵检测规则的持续增长,模式匹配正在成为NIDS的性能瓶颈。提出了一种基于非确定有限自动机结构的Aho-Corasick算法,通过压缩状态表,把状态和状态变迁存储在一个单一向量中,显著降低了内存需求,获得了良好的cache性能。测试表明,与其他Aho-Corasick 算法相比,MEAC的内存消耗平均减少了92.3%~98.4%,同时保持了Aho-Corasick算法的良好性能。     

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Aho-Corasick算法的多模式匹配算法研究*

通过分析模式匹配算法在网络入侵检测中重要作用和所面临的问题,对Aho-Corasick基于自动机的算法和以Aho-Corasick算法为基础的相关算法进行了分析,并通过实验对多种多模式匹配算法进行综合对比,最后对多模式匹配方法的发展趋势进行了展望。     

一种改进的多模式匹配算法在Snort中的应用

模式匹配算法是入侵检测系统的重要组成部分。为进一步提高入侵检测系统的性能和效率,提出一种新的多模式匹配算法——完全自动机匹配算法(CA-AC算法),并将其应用于入侵检测系统Snort中。该算法是对Aho-Corasick算法的改进,根据新算法进行状态转换使得自动机状态减少,相应节约了存储空间。分析了算法的复杂度。实验表明,完全自动机算法在Snort中的应用改进了算法的性能,提高了Snort系统的规则检测效率。     

一种基于分类存储的空间高效Aho-Corasick算法

针对经典Aho-Corasick算法存在空间开销大,存储效率低的问题,提出一种改进的空间高效Aho-Corasick算法。新算法在预处理阶段根据状态转移函数、输出函数的不同特性,灵活选择不同的方式存储状态结点,实现对Aho-Corasick算法状态机的压缩。实验表明,新算法与经典Aho-Corasick算法、Bitmapped AC算法相比,以匹配阶段较小的时间性能为代价,极大幅度地压缩状态机的存储空间。     

多模式匹配算法的FPGA实现

针对目前模式匹配算法多采用软件实现,而软件实现效率低下的弊端,提出了一种基于硬件实现模式匹配算法的设计方案.综合Aho-Corasick(AC)算法原理和FPGA硬件特点,在FPGA上实现AC算法;然后利用Quartus Ⅱ对设计进行了验证和性能分析.实验结果表明,基于硬件实现的Aho-Corasick(AC)算法的效...     

稀疏矩阵快速转置算法的分析与优化

介绍稀疏矩阵的三元组表压缩存储方案时,提出了利用数组首下标元素存储稀疏矩阵总行数、总列数和非零元素总个数三方面信息的改进的存储定义方式.给出了基于新的定义结构上用C语言编写的快速转置算法,并通过对算法性能进行分析,提出了仅使用一个数组的两种改进的快速转置算法.经过对比两种改进算法的时间复杂度和空间复杂度,总结出既具有原快速转置算法时间复杂度低的优点,又降低了算法的空间复杂度的优化算法,达到了对原快速转置算法进行优化的目的.     

基于存储访问模型的细粒度存储变量识别算法

现阶段对变量的识别通常采用基于特定编译习惯及内存访问地址模式匹配的方法,或基于内存模型和抽象解释的分析方法。前者针对性太强,不具备普适性;后者通常采用损失算法精度的方法来得到结果,这往往会造成识别变量粒度过大、漏识别和误识别率较高。首先定义一种存储访问模型,对存储操作进行细粒度的模拟;然后给出基于存储访问模型的抽象状态生成算法,实现了基于高级中间语言HBRIL的细粒度数据信息(抽象状态)的跟踪和记录;基于这些抽象状态设计了存储区域内的细粒度变量实体识别算法;最后通过测试给出变量识别的细化比例和识别率。由测试结果可以看出,该算法在动态分配变量的识别率方面具有明显优势。     

AC多模式匹配算法研究

AC算法的内存空间开销大,不利于硬件实现。为此,提出AC多模式匹配算法。分析AC算法的特点,使用位图存储技术和压缩处理技术对其进行改进。从模式串长度和模式串数目角度出发进行实验,结果表明,该算法能缩短扫描时间,提高模式匹配速度和访问速度。     

一种对英文字符串进行分词的方法*

对Aho-Corasick算法略作改变,用一个收词丰富的有优先级的字典构造Aho-Corasick树,并利用它对英文字符串进行字典匹配.对匹配的结果,利用后缀词按优先级排序的特点设计了一个高效的分词算法.实验证明该算法具有高效性.     

改进的多模式字符串匹配算法

在经典的AC多模式字符串匹配算法的基础上，结合BMH算法的优点，提出了一种快速的多模式字符串匹配算法。一般情况下，该算法不需要匹配目标文本串中的每个字符，而是在实际比较之前跳过尽可能多的字符，以减少字符比较的操作，实现快速匹配。在模式串较长和较短的情况下，算法都有很好的性能。实验表明，在模式串较短时，本算法所需的时间仅为AC算法的50%～30%；在模式串较长时，所需时间为AC算法的26.7%～15.2%。     

The design of efficient algorithms for two-dimensional patternmatching

The two-dimensional pattern matching problem finds the occurrences of a given two-dimensional pattern array in a two-dimensional text array. The paper presents two efficient algorithms, which combine Fan-Su (1993) and Aho-Corasick (1979) string search algorithms, to solve this problem. The proposed algorithms need not inspect each character of the text array during the pattern matching in most cases. Additionally, unlike the algorithms proposed by Zhu and Takaoka (1989) which are based on the hashing method, these new algorithms require no preprocessing of the text array. A comparison of the performance of various algorithms is presented. The result shows that the proposed algorithms are about three to six times faster than the best algorithm proposed previously when the size of the pattern array is less than 1/100 of the size of the text array, which occurs frequently in many applications     

入侵检测中模式匹配算法的性能分析

模式匹配算法在入侵检测中有着广泛的应用,它直接影响到入侵检测系统的实时性能。论文主要研究了Boyer-Moore算法,Modified Wu—Manber算法,Exclusion—Based算法和Aho—Corasick算法。通过实验对上述四种算法在混合攻击和特定攻击的条件下进行了性能测试,根据实验结果,得出了不同算法的应用范围,为今后入侵检测系统开发者选择模式匹配算法提供了有价值的参考。     

一种基于编码关联的快速多模式匹配算法

多模式匹配算法经常使用有限自动状态机来实现多个模式串的并行匹配。针对基于自动状态机的多模式匹配算法在应用于中文编码时存在的存储空间膨胀问题,使用中文字符的拆分编码构造自动状态机,以优化算法自动状态机的存储空间,并利用中文编码的编码关联性,设计了一种基于编码关联跳转的失效跳转表,使用启发式跳跃规则提升匹配算法的时间性能。最后通过实验证明,中文编码环境下,相比于其它使用自动状态机的多模式匹配算法,改良算法拥有更小的空间消耗与更快的运行速度。