基于BM算法的网络入侵检测算法研究

以BM算法为基础,提出一种快速的字符串模式匹配方法,该算法在匹配的过程中采用新的坏字符规则比传统的BM算法跳过的距离更大,并且在前缀不匹配的极端情况下能减少匹配的次数。实验证明,该算法具有良好的性能。     

一种新的快速移动单模式匹配算法

针对单模式匹配算法BM算法中平均移动距离较小的特性,文章对BM算法进行改进,提出了一种新的可以增加平均移动距离的字符串匹配算法BMN算法。该算法首先在预处理阶段使用任意的2个字符作为字符块来计算移动距离,并设置最大移动距离为模式串长度加1;然后在查找阶段通过比较连续的2个字符块来增加大距离移动的概率。实验表明,无论模式串的长短,所提出的算法对于英文文本和二进制串均具有较快的速度。     

基于BM算法的匹配算法的改进

对SNORT的原有规则匹配算法BM算法改进,利用规则树实现了BM算法的多模式匹配功能,在跳跃方面主要依靠于最短模式串与规则树首字符重复出现间隔距离双重控制,在首字符不匹配的情况下,移动模式串的最大距离就是前缀树中最短模式串长度,在整个匹配过程中,最大移动距离是由该前缀树中最短模式串的长度决定;而首字符匹配时,最大移动距离是由规则树首字符重复出现间隔距离决定。     

一种改进的BM算法性能分析

BM是一种基于坏符号和好后缀规则的字符匹配算法,从右向左进行字符匹配,虽然算法简单易懂,但是有一些比较是多余的,导致效率不高,因此提出一种改进的BM算法,实验数据表明,随着文本串长度的增加,模式串和文本串的比较次数以及模式串的移动次数都明显降低,算法的效率得到提高。     

面向入侵检测系统的模式匹配算法研究

针对入侵检测系统对基于攻击特征的网络数据包的检测效率低和丢包率高的问题,在分析典型的模式匹配算法的基础上,提出了一种Boyer Moor Horspool Fast(BMHF)匹配算法.引入一个新的判断函数Q(X)指出字符X在模式串中出现的次数,当出现次数为1时可以利用已匹配的信息加大移动距离,同时利用文本串中不匹配字符后面的一个字符进行匹配,从而得到一个移动距离.将不同移动规则下获得的移动距离的最大值作为实际的移动距离,依次进行,直到匹配完成.实验结果表明,BMHF算法的CPU运算时间比典型的模式匹配算法可平均节省5.7%,平均匹配次数减少12.5%.     

单模式精确匹配算法研究

模式匹配算法在各领域中有重大的应用价值。文章详细分析了BF、KMP、BM、Tuned BM和QS 5种单模式精确匹配算法;通过上机实验,采用不同的模式串长度对这些算法的匹配次数、比较过的字符个数和所需时间3方面进行测试;结果表明,BM、Tuned BM、QS算法在实际运行性能相对较好;而Tuned BM算法可有效地减少字符比较次数,是其中时间复杂最优的算法。     

适合中文的双向比较模式匹配算法

分析了几种常用的模式匹配算法,提出一种适合于中文的基于KMP的改进算法,即双向比较模式匹配算法.该算法以KMP算法为基础,引入特征数组以记录模式串尾字符在模式串中出现的位置信息,从而获得模式串在匹配过程中的最大移动距离和最少比较次数.实验结果表明,双向比较模式匹配算法可有效降低匹配次数.     

一种改进的多模式匹配算法

在基于有限状态自动机的多模式匹配算法(DFSA算法)基础上,结合Tuned BM算法的优点,提出一种快速的多模式字符串匹配算法,实现了多模式匹配过程中不匹配字符的连续跳跃.在一般情况下,算法不需要匹配目标串中的每个字符,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.分析指出算法实际比较的字符数随着模式串长度的增加而下降,并随模式集的增大有所增多.实验表明,在模式串较短时,算法需要的匹配时间仅为AC算法的50%到33.3%,AQR算法的90%左右;在模式串较长时,所需时间为AC算法的25%至12.5%,AQR算法的75%左右.     

基于BM的模式匹配改进算法

文章分析了BM算法及其改进算法BMHS,在此基础上提出了BM的改进算法FSBM.该算法利用当前匹配窗口的下一个字符的位置信息以及当前尝试中的已匹配子串,增大右移量,减少匹配次数,有效地加快了模式匹配的速度.     

字符串匹配算法Sunday的改进

字符串的模式匹配应用十分广泛,在信息的搜索查询等方面具有重要作用,研究串匹配算法的效率具有重要的理论价值和实际意义。在分析几种经典模式匹配算法的基础上,对当前应用最广泛的Sunday算法提出了改进的算法Zhusunday.算法主要改进之处是:在字符串从右向左匹配过程中,当文本字符中出现不匹配模式字符串的字符且该文本字符不是坏字符时,算法从右向左搜索当前文本字符在模式串中出现的位置;找到当前字符在模式串中的位置后继续再向左匹配模式串字符一次,如果仍不匹配时,模式窗口比Sunday算法多向右移动一个字符。改进的算法提高了模式匹配的执行效率,通过大量对比实验证明了该算法的有效性。最后得出结论:在实际应用中,坏字符大量存在的情况下,改进算法的最优时间复杂度可达O(n/m),在同一时间复杂度下,比Sunday算法效率提高25~50%.