高速邮件监控审计研究

为了满足企业级高速网络中邮件监控需求,提出了基于内存映射和libnids改进框架的邮件监控审计方案.该方案首先通过改进libnids库内核、用户级缓存和内存映射文件技术减小I/O开销,高效捕获存、储原始邮件数据,然后对邮件协议进行了深入地分析,将捕获的数据简化封装成MIME格式,采用多线程技术对其进行还原,最后采用基于Wu_Manber多模式匹配算法对还原的邮件内容进行审计,生成强大的审计报表.测试结果表明,该系统能为企业管理部门提供一个高效的邮件监管工具.     

基于硬件的快速正则表达式匹配方法

网络应用中基于正则表达式特殊模式识别技术是比较新颖的一门学科。基于NFA的方法速率较慢，而基于DFA的执行算法会耗费大量的存储空间。文中提出一种分组模式处理方法，将序列庞大的正则表达式编译为少量的DFA，然后利用多核处理器来并行地处理分组模式，在不明显增加内存耗费的情形之下增加了正则表达式的匹配速率。     

DFA最小化算法的探讨与改进

很多编译原理教材介绍的DFA最小化算法是“分割法”,但该算法存在一定的问题,本文结合实例分析该算法的漏洞所在,并提出了改进的算法。     

An efficient query learning algorithm for ordered binary decision diagrams

In this paper, we propose a new algorithm that exactly learns ordered binary decision diagrams (OBDDs) with a given variable ordering via equivalence and membership queries. Our algorithm uses at most n equivalence queries and at most 2n (log₂ m + 3n) membership queries, where n is the number of nodes in the target-reduced OBDD and m is the number of variables. The upper bound on the number of membership queries is smaller by a factor of O(m) compared with that for the previous best known algorithm proposed by [R. Gavaldà, D. Guijarro, Learning Ordered Binary Decision Diagrams, Proceedings of the 6th International Workshop on Algorithmic Learning Theory, 1995, pp. 228–238].     

面向装配设计的建模技术

面向装配设计(DFA)的建模技术是并行工程的关键技术之一，在分析DFA主要内容的基础上，为了对设计者提供一个友善的集成化DFA分析环境和工具，提出了一种适合于对产品可装配性进行分析和评价的集成化的产品信息模型。该模型能完整地储存产品的装配信息，有效地为面向装配设计的各个活动提供集成化的信息支持。     

基于载荷特征与统计特征的Shodan流量识别

针对Shodan扫描流量对工业控制系统产生的不安全问题,结合载荷特征与统计特征,构建一种将确定性有限自动机(DFA)与支持向量机(SVM)相结合的流量识别DFA-SVM模型。通过分析应用层的流量特征,以提取协议功能码序列作为载荷特征,并结合传统的流量统计特征对流量进行识别。采用VPS部署6个分布式蜜罐系统对处理后的32522个样本进行Shodan流量识别。实验结果表明,相比仅使用单一特征的模型,该模型可有效识别出27个Shodan扫描器IP,识别精度达到99.38%。     

基于功能分析的定量面向装配的设计方法研究

提出一种新的基于功能分析的定量面向装配的设计方法．并且给出分析产品可装配性的模糊评价模型和相关的实验数据．分析结果证明了方法的可靠性和有效性。     

产品的功能关系模型及其在并行设计中的应用

面向装配的设计（ＤＦＡ）是并行工程的一个重要子集,它在设计阶段就考虑到装配过程的约束,以保证设计的产品具有良好的结构,能高效地进行装配,本文分析了ＤＦＡ对产品建模的要求,提出了产品功能模型（包括功能关系模型和功能－零件配置模型）,给出了功能模型的图和谓词逻辑的建模方法,最后以一实际产品的组建为例,说明了功能模型在ＤＦＡ中的应用。