入侵检测系统中模式匹配算法的研究

在基于模式匹配的入侵检测系统中,模式匹配算法的好坏直接影响着检测系统的效能。介绍了几种应用于入侵检测系统中的模式匹配算法,分析了这些算法的复杂性和适用性,并对将来的模式匹配算法研究方向做出了预测。     

网络入侵检测系统中多模式匹配算法的研究

网络入侵检测系统的性能一定程度依赖于精确、快速的模式匹配技术。随着网络速度的快速增长,模式匹配技术必将成为入侵检测系统性能的瓶颈。首先介绍了网络入侵检测系统Snort中采用的多模式匹配算法,进而提出了一种改进的多模式匹配算法。实验结果表明,改进后的算法降低了时间复杂度,提高了系统检测效率。     

模式匹配算法在IDS中的应用

入侵检测作为一种主动防御技术越来越多得到应用.基于模式匹配的入侵检测系统成为主流,模式匹配效率的高低决定了入侵检测系统的性能.文章综述多种经典模式匹配算法,提出了模式匹配算法的发展方向.     

分布式说话人识别系统研究

本文根据网络服务的特点提出了一种分布式的说话人识别系统,从文本选择、模式匹配以及判决方式方面给出了具体方案.在模式匹配中对VQ算法进行了改进以提高系统的实时性及可用性.     

一种基于启发式搜索的快速多模式匹配算法

基于误用检测的网络入侵检测系统中模式匹配技术成为入侵检测系统的瓶颈,为了跟上快速增长的网络带宽和流量,在分析轻量级入侵检测系统Snort的模式匹配算法Boyer-Moore（BM）算法的基础上,描述了Snort中一种快速多模式匹配算法。通过理论分析与实验表明,在规则数增加时,该算法具有优越的平均搜索时间。     

入侵检测模式匹配算法的研究与改进

模式匹配算法是实现基于规则检测的核心技术,其效率直接影响到入侵检测系统的准确性和实时性。通过分析传统的模式匹配算法BM算法和BMH算法等,提出一种基于BM跳跃思想的模式匹配改进算法,简化了初始化过程,加大了匹配失败后向后跳跃的幅度。经过算法测试,与原算法相比新算法可以有效的减少比较次数,提高模式匹配效率。     

基于改进的BM算法在IDS中的实现

指出了模式匹配技术的好坏直接关系到检测系统性能的好坏 ,通过对开放的源代码snort中模式匹配技术的改进 ,提出了一种更快的字符匹配算法 .该算法可以大大加快入侵检测系统的检测速度 ,提高现有的入侵检测系统的检测能力 .     

模式匹配算法性能对比试验结果在入侵检测系统中的应用

在分析入侵检测系统中常用的模式匹配算法的基础上,通过实验对3种常用的模式匹配算法进行性能分析,得出3种算法各自的最佳适用场合,可为模式匹配算法的选择和改进提供指导.     

模式匹配技术在Snort中的应用和改进

目前有常用的几种模式匹配技术。在 snort 模式匹配方法中还有一定的局限性,协议匹配、字符串匹配也存在一些弊端。为了有效的提高入侵检测系统的可靠性,可以综合利用各种匹配技术并对匹配算法加以改进。采用协议分析大大减少模式匹配的计算量,提高匹配的精确度,减少误报率;对 BMH 算法的改进可以更进一步的提高匹配效率。从而开发出更高效的基于 Snort 的入侵检测系统。     

IDS中一种新的模式匹配算法及其并行化

基于字符串匹配的检测方法是入侵检测系统(IDS)中一类很重要的分析方法,文章分析了著名的BM模式匹配算法,提出了一种新的字符匹配算法zY模式匹配算法,该算法的时间复杂度为O（n*(m-1)),比BM算法的时间复杂度O(n*m)低。最后对ZY模式匹配算法进行了并行化设计,并给出了设计代码。     

模式匹配的一种新方法

为找出模式匹配中数据源模式和一个全局模式之间的模式对应关系、实例转换和语义映射等 ,采用框架方法来描述待匹配的两种模式 .应用多Agent系统中的Matchmaking方法 ,对框架中的不同槽的内容采用不同的匹配处理 ,是比较新颖的模式匹配方法 .     

基于素数的多源模式匹配方法的研究

模式匹配是获取不同模式间语义关联关系的技术,是数据集成过程中的关键操作.随着可检索在线数据库数量的迅速增加,大规模的模式匹配工作的需要使多源模式匹配方法成为模式匹配领域研究的重点.针对现有多源模式匹配方法的缺陷,本文提出了一种基于素数的多源模式匹配方法,并提出了具体算法-PMSM.该方法将素数理论引入模式匹配过程中,使单纯的字符匹配转换为素数计算,提高了匹配效率,同时保留了现有多源模式匹配方法的优点.实验证明,PMSM切实可行.     

基于模糊匹配的数据库模式测试方法

数据库模式测试是数据库系统测试的重要工作.在前期的研究中已经实现了一种简单的数据库模式测试方法,该方法针对数据库ER模型和逻辑模型不一致的问题进行了研究.但是该匹配方法单一,属于一对一的语义匹配,为了解决这一局限性,提出了一套基于“模糊匹配”的数据库模式测试方法.该方法考虑了以上方法的不足,使用“模糊匹配”对数据库模式进行测试,解决了由于数据库结构复杂导致测试结论误报率高的问题,并且将数据字典信息作为匹配标准,对匹配信息进行种类划分,减少了匹配工作量,同时还将语义信息和结构信息相结合,提高了匹配准确度.     

一种实体模式匹配算法

提出了一种异构数据源的实体模式匹配算法.算法从中英双语的环境出发,利用基于中文wordnet的中英文词义相似度算法和中文分词工具,从列名距离、数据类型、数据内容的词性成份等角度来建立同类实体不同模式之间的映射关系.该算法可用于分析数据空间中不同数据源实体之间的关联,以及其他研究领域中的中英文语义信息相关性分析和实体模式匹配.     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。     

GLAV集成方法中的模式匹配研究

GLAV是一种新的集成方法,它能为信息集成系统的映射关系提供更具表现力的方式.映射表示源模式与全局模式之间的对应关系,主要研究了GLAV集成方法中产生映射规则的模式匹配方法.首先将SUDAI模型转换为模式树,然后基于树进行匹配.匹配包含语言学和结构匹配两个基本阶段,语言学匹配结合了术语关系和约束进行计算,结构匹配结合了类属性和上下文节点两个方面,并成功解决了模式规模差异带来的负面影响.计算的结果可以判断两个信息类是否是一个映射候选,经过验证后可确定它是否是一个合理的映射.最后定义了一个基本DTD来描述匹配的最终结果.     

基于片断的多版本网络服务模式匹配方法

利用分治思想提出了一种基于片断的模式匹配方法.基于网络要素服务、网络覆盖服务模式及传感器观测服务模式,阐述了模式文件分割和片断表示、模式片断识别、模式片断元素匹配及匹配结果组合等关键技术.使用WFS 1.1,WCS 1.1,WFS 1.0和WCS 1.0进行模式匹配测试,实验结果证明了该方法的可行性和优越性.     

Extracting Result Schema Based on Query Instances in the Deep Web

Deep Web sources contain a large of high-quality and query-related structured date. One of the challenges in the Deep Web is extracting result schemas of Deep Web sources. To address this challenge, this paper describes a novel approach that extracts both result data and the result schema of a Web database. The approach first models the query interface of a Deep Web source and fills in it with a specifically query instance. Then the result pages of the Deep Web sources are formatted in the tree structure to retrieve subtrees that contain elements of the query instance, Next, result schema of the Deep Web source is extracted by matching the subtree＇ nodes with the query instance, in which, a two-phase schema extraction method is adopted for obtaining more accurate result schema. Finally, experiments on real Deep Web sources show the utility of our approach, which provides a high precision and recall.     

一种高效的用户查询模式匹配算法

针对常规模式匹配方法在大规模模式匹配中效率不高无法满足在线应用的问题,提出了一种高效率用户查询模式匹配方法.该方法在常规模式匹配方法中引入查询模式语义环境,使用搜索技术和聚类技术裁减模式匹配的搜索空间,在保证正确率的前提下,能显著提高匹配效率,满足用户在线响应时间要求.实验证明了这种方法的有效性.