基于正则表达式的深度包检测算法

在深入分析了DFA状态数对算法性能影响的基础上,提出了一种新的基于正则表达式的深度包检测算法,该算法保证在任意有限的系统资源下算法的时间复杂度空间复杂度最小。在Linux下实现了该算法,并对基于L7-filter模式集合的网络数据包进行了大量检测实验。结果表明,与已有的正则表达式算法比较,该算法的时间复杂度和空降复杂度最小。     

基于子集构造法的优化的NFA确定化算法

使用子集构造法对非确定有限自动机进行确定化的过程中存在大量重复计算的问题.为解决此问题,基于非确定有限自动机的特点并针对子集构造法的不足,提出了一种优化的非确定有限自动机确定化算法.首先定义了识别符的有效引出状态集概念并证明了ε-closure的并定理以保证算法的正确性,其次给出了用于避免重复计算的识别符的有效引出状态集的构造子算法和单状态集的ε-closure的求算子算法,基于这两个子算法给出了优化的非确定有限自动机确定化算法,最后将算法应用于实例,实验结果表明计算量远小于子集构造法的计算量.相比子集构造法,算法能更有效地对非确定有限自动机进行确定化.     

一种面向深度包检测的DFA压缩算法

DFA (确定性有限自动机)对于实现深度包检测（deep packet inspection, DPI）技术具有重要作用。随着深度包检测规则的不断增多,DFA所需的存储空间急剧增大。为此,本文提出了一种基于字符替换的DFA压缩算法,利用状态转换表中每个状态通常只有少数几个不同跳转的特点,我们将状态转换表分解为剩余表和字符替换表,减少了存储空间。此外,通过使相似的状态可以共享相同的字符替换表以进一步压缩存储空间。最后,本文给出了复杂度为O(n2)的压缩算法,n为DFA的状态数。实验结果表明,该算法在L7-filter和Snort规则集上具有较稳定的压缩率,压缩率都在5%以下。     

双向AC算法及其在入侵检测系统中应用

在经典的多模式字符串匹配算法-AC算法的基础上,提出了双向AC算法.该算法在预处理阶段构造正向和反向两个有限状态自动机,匹配时使用正向有限自动机从文本串中间位置向右扫描,同时依据反向有限状态自动机从中间位置向左扫描.将该算法应用于开放源码的入侵检测系统Snort中,实验结果表明较BM算法、WM算法和AC算法本算法有更好...     

扰动值模糊有限自动机及其语言*

引入扰动值模糊有限自动机及其语言的概念,讨论扰动值模糊有限自动机的状态转移函数的扩张问题,证明3类确定型扰动值模糊有限自动机、非确定型扰动值模糊有限自动机相互等价性,研究扰动值模糊有限自动机的语言关于正则运算的封闭性.     

基于信息系统的确定有限自动机最小化算法

目前,确定有限自动机(DFA)最小化问题多侧重于理论研究,尚无太多便于实现的算法,为此,对确定有限自动机最小化方法进行了研究,提出将DFA转换为信息系统,基于等价类划分方法简化信息系统,再将简化的信息系统转换为最小化DFA;针对上述处理过程,给出一个基于分治思想的DFA最小化算法,在平均情况下该算法的时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(n)。最后通过实例验证了所提算法的正确性。     

BPEL中基于有限状态自动机的Web服务自动组合

提出了一种基于有限状态自动机的Web服务自动组合方法,该方法能够自动实现BPEL中抽象业务流程与Web服务的绑定.以有限状态自动机模型形式化地定义了业务流程的外模式和内模式,将Web服务组合问题转化为有限状态自动机问题.利用有限状态自动机的笛卡儿积运算,得出了服务组合系统的行为描述.在此基础上,提出了组合服务存在性的判定依据,进一步给出了组合服务的计算方法,设计并实现了一个演示系统.     

基于启发式NDFS的模型检测新算法

以带有多个可接受条件的广义Büchi自动机为研究对象,提出基于启发式NDFS的模型检测新算法.该算法结合on-the-fly算法与启发式NDFS算法,能较快地判断出广义Büchi自动机非空性,通过理论证明和实验验证了算法的正确性和可行性.与已有算法相比,在广义Büchi自动机非空的情况下,该算法减少了系统状态空间的搜索,提高了检测效率,且能形成相应反例,为缓解形式化验证中的状态空间爆炸问题提供了有效的解决途径,为安全苛求系统的安全性保障提供了有力支撑,丰富了基于模型的软件形式化开发方法.     

元胞自动机生成城市空间影响区的方法

确定城市空间影响区是一项非常复杂的工作,在区域规划与城市规划中有着重要的理论与实际意义。该研究提出了一种新的基于元胞自动机模型的加权Voronoi图的生成算法,该方法通过元胞自动机演化中元胞状态的变换来标识其空间归属,以此确定城市的空间影响区,并以陕西省为例进行了实证研究。     

基于确定有限状态自动机的改进多模式匹配算法研究

针对网络入侵检测系统的一般问题,在详细分析现存单模式与多模式匹配算法的基础上,将AC算法里的DFSA方法与单模式匹配算法BMH的思想相融合,以求取优化检测效率为目标,提出一种基于确定有限状态自动机的改进多模式匹配算法。该算法特别适合在大字符集文本串中查找小字符集模式串。将该改进多模式匹配算法应用到Snort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,验证了该改进算法的可行性和高效性。     

基于图划分的正则表达式分组算法

针对多条正则表达式转换为确定型有限自动机带来的状态空间膨胀问题,借鉴图划分的思想,提出一种改进的分组算法。与原分组算法相比,该算法在分组数相同时状态数平均减少30%,在某些情况下能获得更少的分组数。实验结果证明,该算法能有效降低匹配算法的复杂度。     

基于Bloom filter的高效正则表达式匹配算法*

针对确定有限自动机(DFA)的正则表达式匹配技术存在状态膨胀和一次状态转移只能处理单个字符的问题,提出了一种基于布鲁姆过滤器的正则表达式匹配算法。该算法将正则表达式中的每个确定字符串组成DFA的一个状态,添加比特向量完成匹配过程,并且在一次状态转移中根据确定字符串的匹配结果达到处理多个字符的目的。实验分析表明该算法有效降低了DFA状态的膨胀,提高了匹配速率。     

基于广义有限自动机的图像压缩方法

提出一种用确定性的广义有限自动机(GFA)对灰度图像进行压缩编码的方法.对一幅输入的数字化灰度图像,检测其中的自相似性,该图像可以被表示成一个广义有限自动机.解码算法可以非常高效的由确定的广义有限自动机复原图像,且结果图像没有很明显的方块效应.这种方法与传统的有限自动机方法相比具有状态数较少、压缩比高、压缩效果较好的优点.     

元胞自动机理论及其在图像边缘检测中的应用

元胞自动机(Cellular Automata,简称CA,大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化)元胞自动机是一类模型的总称,或者说是一个方法框架。其特点是时间、空间、状态都离散,每个变量只取有限多个状态,且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。本文基于元胞自动机理论,初步探讨了其在图像边缘检测中的应用。     

确定型模糊多重集有限自动机的极小化

主要研究确定型模糊多重集有限自动机的状态极小化问题。给出了模糊多重集有限自动机的同余和同态概念,并利用同余和同态关系研究了确定型模糊多重集有限自动机的极小化问题。进一步从确定型模糊多重集有限自动机自身出发,构造出极小模糊多重集有限自动机,并给出了极小化的算法。     

有限状态自动机的并行确定化及过程分析

本文通过对并行环境下非确定有限自动机和确定有限自动机的等价性和转换进行研究，详细分析了非确定有限自动机到确定有限自动机的并行转换方法及算法，并以实例给出了其间并行转化的过程。     

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。     

一组提高存储效率的深度包检测算法

随着深度包检测规则数目的剧烈增长,为了适应网络处理的需求,必须对表示正则表达式的DFA(deterministic finite automata,确定的有限自动机)进行高效的存储.一方面,对DFA的状态点数目进行压缩,提出了一种复合的FSM(有限自动机)的构造方法,通过对正则表达转化成DFA的状态点数目复杂度的分析,将不同复杂度的正则表达式采用不同的方式构建DFA,使得所有平方级和指数级复杂度的状态点数目降低到了线性级.另一方面,对DFA的状态转移数目进行压缩,给出了一种高效的压缩算法,即WD2FA(weighted delayed input DFA,带权延迟DFA)算法,对于任意复杂度的正则表达式都可以将状态转移数目压缩为原来的5%左右,相对于D2FA(delayed input DFA,延迟的DFA)有更好的压缩能力,并且使得D2FA是WD2FA在权值为0情况下的特例.实验结果表明,有限自动机的状态点数目能够控制在线性级,并且在状态点压缩的基础上将状态转移数目压缩为原来的7%.     

实时系统的模型检验中针对共享变量的优化技术

实时系统可以使用由多个并发的时间自动机组成的时间自动机网络来建模。网络中的时间自动机通过共享变量和/或信道交互。带有不同共享变量取值的自动机网络的状态是截然不同的。因此,共享变量也是引起状态空间爆炸问题的原因之一。本文提出了在不同共享变量取值之间的兼容性关系的概念。使用这种兼容性关系,时间自动机网络的可达性分析算法就可以减少需要遍历的状态的个数。本文给出了检测符号化状态中共享变量的取值所能兼容的其它取值的算法以及进一步进行这种兼容性关系检测的增强算法。最后还给出了使用了这两种算法进行优化之后的可迭性分析算法。实验结果显示经优化的可达性分析算法的空间效率得到了显著的提高。     

基于有限状态自动机的组合Web服务性能优化

组合Web服务的业务流程可以通过有限状态自动机来描述。传统的组合Web服务采用集中式的执行方式,它会带来不必要的网络流量和数据堵塞,造成大量的通信开销。提出一种基于有限状态自动机的非集中式的执行策略,在自动机的状态空间中运用启发式搜索算法执行总体代价最优的路径,从而有效减少消息传递数量,提高系统吞吐量。基于该方案设计了一个原型系统来验证系统整体性能的最优化。