一种改进的阴性选择免疫算法

针对阴性选择免疫算法中字符串空间收敛效果差以及运行成本高的缺点,依据Forrest阴性选择算法提出了一种新的改进算法.该算法基于模式概念建立检测器库,检测器库存储了所有与自体不匹配的字符串个数,使得所占用的空间比所有与自体不匹配的字符串所占用的空间显著减少.采用了一种新的检测失败率算法公式,使得检测器的个数能够自适应自体规模的变化.理论分析与仿真结果表明,该算法与原算法相比,具有更快的运行速度和更低的检测失败率.     

无量纲指标免疫检测器在缓变故障检测中的应用研究

本文利用无量纲指标和人工免疫原理构造了五种无量纲指标免疫检测器。提取试验中的数据,采用阴性选择算法、增加编码位数进行编码,检测器能检测到微小的变化,通过多个无量纲指标免疫检测器同时进行交叉检测,再进行集成、融合,使缓变故障得到较准确诊断。实验结果表明了本文所提出的方法的有效性。     

IDS中新的快速多模式匹配算法及其设计

网络入侵检测依赖于字符串匹配技术．尽管各种有效的字符串匹配技术不断被使用,但字符串匹配过程的消耗仍是入侵监测系统运行的主要系统开销．为了提高入侵监测系统的运行效率和运算能力,提出并设计了新的字符串匹配算法（NMSA）．算法采用新的匹配思想,应用启发函数获得优于BM移动步长的新的跳跃,同时采用有限状态模式匹配自动机可同时进行多模式匹配．将算法应用于Snort系统,并和其他算法进行比较,实验证明NMSA整体上提高了系统的效率．     

基于移动平台的异构并行字符串匹配算法

针对信息处理中常见的字符串匹配问题,通过对经典的Brute Force算法和KnuthMorris-Pratt算法进行分析,根据GPU异构并行计算任务的分配特性,设计一种针对Knuth-Morris-Pratt算法的数据重叠划分并行方案,并提出一种基于移动平台的异构并行字符串匹配算法KMP_MOP.在PowerVR移动平台环境下使用千万级长度的字符串数据对算法的性能进行测试,同时对算法在其他平台的执行情况进行比较,验证了并行算法的性能可移植性.实验结果表明,KMP_MOP算法能充分利用移动平台中的GPU性能,有效提高具有GPU的移动平台设备的字符串匹配效率.     

面向函数的代码克隆检测

在软件开发过程中绝大多数克隆代码集中在函数内部,为了更加快速有效地检测出克隆代码,提出了一种基于函数内部特征矩阵的代码克隆检测算法。该算法通过提取函数内部特征,从而达到将具体代码的比较转化为对特征矩阵进行相似度计算。实验结果表明,该算法可以检测出所有克隆函数,并与基于字符串代码克隆检测算法和基于串匹配的程序代码相似性识别方法相比,该算法在运行时间及精度上均优于基于字符串代码克隆检测算法和基于串匹配的程序代码相似性识别方法。其次,通过使用N-grams算法对函数名进行相似度检测,使得该算法在运行效率上得到了显著提升。     

基于排序树的字符串集合快速匹配算法

字符串匹配是计算机科学研究的基础问题,主要研究在目标字符串中发现多特征字符串。其被广泛用于网络审计系统等其他实际工程中的应用中。目前,对于特征字符串集合匹配的问题的研究较少,在实际中也没有很理想的算法,因此在基于BM和AG算法研究的基础上,提出了一种基于排序树的快速匹配算法,通过与其它算法比较以及实验研究,表明本算法效率有了很大的提高。图6,参10。     

Snort中字符匹配算法的分析及优化研究

分析了Snort中使用的字符串匹配BM算法, 在此基础上,着重对BM算法中字符串的比较次数和字符移动距离进行分析,通过增加遇到字符不匹配时字符串的移动距离来减少字符的比较次数,达到提高BM算法效率的目的.实验表明,优化后的算法比原算法的效率高7%左右.     

负选择算法在人工免疫系统中的应用

负选择算法是人工免疫系统中的核心算法之一,其性能对整个系统具有重要意义。负选择算法在选择过程中通常使用的是k连续位匹配规则,由于该匹配规则所固有的特殊性质,无法避免生成互相匹配的检测器。这些互相匹配的检测器在其覆盖空间（对非自体集合）存在非空交集,从而降低了负选择算法所产生的检测器的整体覆盖空间。本文为了避免负选择算法生成互相匹配的检测器,提出一种改进的负选择算法。与传统的负选择算法相比,该算法提高了成熟检测器的整体覆盖空间,使系统的检测能力有所提升。     

一种提高检测效率的V-detector优化算法的设计

实值阴性选择算法V-detector在产生检测器时不能确保检测器具有较大的覆盖范围,其结果是检测器集合中的检测器数量过多,检测效率较低。为提高检测效率,提出了V-detector优化算法,一方面,通过合理确定检测器的中心点位置及检测半径,扩展了检测器的覆盖范围;另一方面,优化算法采用假设检验的判定方法判断检测器集合对非自体空间的覆盖率。假设检验融合到检测器集合的生成进程中,在确保检测器集合满足覆盖率要求的条件下,减少了检测器集合中的检测器数量。实验结果表明,与原算法相比,优化算法使检测器集合中检测器的数量大幅度下降,检测效率得到提高。     

基于WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM(Wu-Manber)多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法.该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数.实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率.     

IDS中一种快速模式匹配算法

网络入侵检测系统的效率取决于模式匹配算法选择.分析了目前网络上最常用的BM算法及其不足,在此基础上提出了一种更高效的改进算法.该算法利用已匹配字符的信息,增加了坏字符方法的右移量,提高了匹配的效率.实验测试结果表明该算法能够有效提高网络入侵检测系统的检测速度.     

一种面向智能车辆视觉系统的电子稳像算法

车载摄像头是智能车辆视觉系统中必不可少的部件。在恶劣道路或极限工况下,车辆的振动状况显著,车载摄像头采集到的图像序列会发生抖动。针对此问题,提出了一种适用于车辆复杂工况的电子稳像算法。基于车载工况下的实时性要求,选择ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法进行特征检测与描述。为了提高特征点匹配精度与匹配效率,改进了传统随机采样一致性算法,增强了其对多匹配点、匹配点集中工况的适应性。为了适应车载工况下的剧烈振动,采用了自适应卡尔曼滤波算法以解决经典的卡尔曼滤波对初值敏感的问题。最后搭建了一辆振动特性显著的汽油模型车,在恶劣的路面条件下开展了实验,在较正常工况更为极端的条件下验证了提出的电子稳像算法的正确性与有效性。     

灰度图像匹配的快速算法

分析了传统的模板匹配算法 ,提出了一种新的基于投影的快速模板匹配算法 .该算法对图像计算一维投影 ,并将投影数据差分转化为描述图像特征的字符串 ,在快速字符串匹配的基础上 ,进行归一化的相关计算 ,既保证了匹配效果 ,又提高了匹配速度 .实验结果表明 ,这是一种有效的新算法     

一种改进的Sunday模式匹配算法

字符匹配效率是很多计算机应用系统的性能瓶颈,研究设计高效的匹配算法有助于提高相应系统的应用性能。在分析典型Sunday匹配算法的基础上,对其进行了较为有效的改进。改进算法在字符串匹配前先计算模式串的倒序特征值,也就是以此计算出模式串的最后s个字符在本模式串中倒序除自己以外的下一次出现的位置。每一次字符匹配都采用倒序匹配并利用这种匹配的结果,匹配结果结合倒序特征值可以直接决定特征串的下一次位移数。在进行完一次字符匹配后,采用增加一个遍历字符的Sunday算法来遍历模式串以计算下一次位移数,以此尽可能地排除无效匹配。实验结果表明改进算法的效率比Sunday算法有一定提高。     

一种改进的Sunday字符串匹配算法

针对Sunday匹配算法在首字符和正文存在大量重复,使得其平均执行效率降低这一问题,提出了一种改进的Sunday算法。首先将重复的首字符压缩为一个字符,然后使用压缩后的字符串和正文进行匹配,若匹配成功,对成功匹配的位置信息前的字符和首字符进行循环匹配;如果匹配位数和模式串相同,则返回成功,否则返回失败。改进后的算法大大减少了匹配次数,使执行速度有了明显的提高。     

一种分布式后缀树构造与匹配算法

提出一种基于消息传递模式的分布式后缀树构造算法(DPSTG)及相应的并行匹配算法.DPSTG算法按不同的字符将原始字符串的后缀树分解成若干个子后缀树后由多个处理器并行构造.处理器间通过消息传递方式连接各个子后缀树,匹配时首先将要查找的字符串分割成若干不同首字符的子字符串,然后在构造相应首字符子后缀树的处理器上实现多个子字符串的并行匹配.理论分析表明DPSTG算法的时间复杂度要优于现有的大多数后缀树并行生成算法.模拟实验结果表明DPSTG算法的并行加速比随着待处理字符串的长度增加而提高.     

入侵检测系统中动态优化检测器生成方法的研究

在基于人工免疫的入侵检测系统中,通常会采用阴性选择算法来生成检测器,这种算法生成的检测器存在缺乏更新、容易饱和、误警率高等缺陷.鉴于此,给出了一种生成检测器的算法思路:以免疫遗传算法作为基础,对子代记忆检测器进行优化,并结合动态自体集演化方法生成正常行为特征,使子代检测器能够在一定程度上继承父代检测器的优良基因,该方案发挥了遗传算法并行操作、全局寻优、自适应优化等特征,避免了免疫病理机制转移进入入侵检测系统造成的安全隐患,增强了免疫入侵检测系统的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性.     

基于人工免疫理论的异常检测动态模型研究

针对目前基于人工免疫理论的入侵检测系统表现出来的检测率低、误检率高的缺点.本文通过对免疫理论在入侵检测方面的研究,提出一种基于人工免疫理论的异常检测动态模型.该模型采用数据包报文协议分析策略,来应对不同协议报文对系统的攻击;增加了基因库模块,且采用多位点基因重组算法和随机动态生成检测器相结合的方式,使生成的检测器具有多样性和高效性,提高了检测效率.最后,该模型通过模拟仿真实验,并与r-连续位匹配改进算法、LISYS和DynamiCS的实验结果进行对比分析,验证了本文模型的可行性和有效性.     

基于随机蕨的实时车辆匹配

基于随机蕨算法,在快速"车脸"定位的前提下对车辆实时匹配.结合车辆区域定位和车牌快速定位提出了快速车脸区域定位方法.结合车辆的特征,提出了一种快速多尺度特征点检测算法.先建立离线随机蕨分类器,在线阶段用训练好的分类器进行分类,形成初始匹配.提出了一种改进的顺序抽样一致性(PROSAC)算法,对初始匹配进行快速精确的匹配.实验结果表明,基于随机蕨的车辆匹配算法能够快速实时地进行匹配.     

基于SIFT算法的无人机烟株图像快速拼接方法

无人机由于受到飞行高度及携带相机焦距的限制,拍摄的图像范围很小,单个图像难以反映实际采集情况,为了获取拍摄区域全景图像,需将多个遥感图像进行拼接。传统的图像拼接算法具有计算量大、拼接耗时等缺点,无法满足无人机图像拼接的实时性要求。本文提出了一种基于SIFT特征向量的烟株遥感图像拼接方法,该方法在对无人机图像畸变进行预处理的基础上,利用相位相关算法确定图像重叠区域并检测该区域特征点,构建特征向量图来进行特征点匹配,最后根据两幅图像中相应特征点的坐标关系,采用RANSAC算法计算最优匹配变换矩阵。按照上述方法对获取的烟株图像进行拼接,结果表明:该方法快速有效,较传统SIFT拼接算法在速度上提高了49.8%。