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.     

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。     

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。     

DHSWM:一种改进的WM多模式匹配算法

针对WM算法的查找效率随着模式集规模的增大而降低的问题,提出一种改进算法.在预处理阶段,改变原有Hash表中的链表结构,采用双哈希法将模式串存放在Hash1表中指定的区间,Hash表中存放该存储区间的起始位置与区间长度;Prefix表用于判断模式集中是否存在与当前匹配窗口中文本前缀相同的模式;当Shift表中出现移动值为0时,根据后缀出现在模式串其他位置的信息计算匹配窗口可滑动的最大距离并存于Shift1表中.在查找阶段,采用双哈希法在Hash1表的某一区间中查找模式串,避免在大规模模式集情况下查找过长的模式链表,扩大匹配操作后匹配窗口滑动的距离,减少冗余的匹配操作,缩短查找时间.研究结果表明:在模式集规模较大时,改进后的算法显著地提高了匹配速度;当模式串数目超过5 000条时,改进算法的查找时间要比WM算法缩短40％～47％.     

一种面向中文的快速字串多模式匹配算法

针对中文字串匹配问题,提出一种快速模式匹配算法,算法采用新型组合状态自动机,将2个状态组合起来匹配一个双字符,从而解决了双字节符构建完全Hash表时带来的存储空间膨胀问题;同时考虑到待匹配模式串中的字符在大字符集中稀疏分布的特点,尝试将单模式QS匹配算法的思想与DFSA算法进行结合,应用于多模式匹配中,实验结果显示,本算法明显优于DFSA算法,平均所花费时间仅为DFSA算法的45．2％。     

一种快速的多模式字符串匹配算法

以基于有限自动机的多模式匹配算法（DFSA）为基础，结合Boyer-Moore(BM）和Quick Search（QS)快速单模式匹配算法的优点，提出了一种快速的多模式字符串匹配算法，在一般情况下，该算法不需要匹配目标文本中的每个字符，能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息和已经匹配成功的信息，跳过尽可能多的字符。实验表明，模式串较短时，本算法所需时间为DFSA算法的1／2－1／3；模式串较长时，本算法所需时间为DFSA算法的1／2－1／3；模式串较长时，其所需时间为DFSA算法的1／3－1／5。     

一种快速近似模式匹配算法

为进一步提升传统的近似模式匹配问题解决方法——动态规划算法的性能,提出了一种新的过滤型近似模式匹配算法.该算法结合动态规划算法,切分模式串得到长度相等且更小的模式片;在此基础上将待匹配的文本串分割成子串,并建立相应的索引;同时设计了一个新的过滤策略来消除匹配检查中的冗余.通过实例将文中方法与现有方法进行对比,结果表明:文中方法的匹配时间较短,匹配性能优于现有方法;随着模式串长度的增加,文中算法的优越性更为明显,模式串长度大于45后,文中算法的匹配时间可比传统动态规划算法缩短一半以上.     

一种改进的KMP高效模式匹配算法

针对KMP算法存在着主串与模式串中多个相同字符重复比较的缺陷，在KMP算法的基础上，给出了一种新的模式匹配算法，该算法不像KMP算法那样向左滑动模式串的指针，而是每次比较字符不匹配时，根据模式串当前字符的特征值k，使主串的指针向前跳跃k个值，且使模式串的指针置于起始位置，开始新一轮的匹配，加快了主串的匹配速度．理论分析和试验证明，该算法需要的比较次数比KMP算法减少将近一半．     

基于Snort的入侵检测系统的研究与改进

模式匹配算法是基于规则的入侵检测系统的核心,文章对Snort的模式匹配原理及在基于BM算法上改进的2C-BM算法给出了简单描述;提供了一种数组标记定位法,来记录被匹配串中字符的位置,并存入定位表中,类似于路由算法中的路由表;同时对规则库中的规则给出动态的排序和删除,提高了匹配常见规则的匹配速度;并对基于Snort的算法...     

Horspool扩展算法在方块苗文模式匹配中的应用

分析了Horspool算法的原理及特点,提出了一种适用于方块苗文环境的字符串模式匹配算法.该算法结合方块苗文的编码方式及字符串查找的特点,通过对Horspool算法中的字符处理单位进行扩展来适应方块苗文的字符串匹配.实验结果表明,在单字词、双字词和多字词的方块苗文字符串匹配过程中,该算法均呈现出较好的性能,能够用于解决方块苗文的快速检索问题.     

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BMH模式匹配算法

目前的入侵检测系统大多是基于特征的，系统的性能瓶颈在于模式匹配算法的执行效率．在探讨几种典型的模式匹配算法的基础上，提出了改进的BMH算法．该算法通过取文本串中的两个连续字符计算偏移量的方式，减少了匹配的次数．实验结果证明匹配速度得到了一定程度的提高．     

一种改进的KMP入侵检测的模式匹配算法

提出了一种基于KMP的模式匹配算法,给出了具体的实现方法。在不丢失匹配项的前提下,增大next函数的值,使得模式串向右尽可能得滑动更远的一段距离,忽略不必要的比较。通过实验证明,该方法与传统的方法相比能有效地加快匹配的速度,提高入侵检测的效率。     

带记忆的Boyer-Moore型模式匹配算法及其复杂性分析

通过构建前缀匹配自动机,使得每轮匹配后下个匹配窗口的文本总是保持左端部分为模式的一个前缀、右端部分全为未比较过的字符的形式.对于与此相应的模式匹配算法,已证明文本内的每个字符在整个匹配过程中最多被比较一次,从而字符总比较次数不超过n,已达到任意算法最坏情况下字符总比较次数的最小值.另外,在适当条件下还从理论上证明了此算法的亚线性(即字符总比较次数小于cn,其中常数c＜1).根据实验结果,算法的实际运行速度快于Boyer-Moore算法.     

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.     

A Single Pattern Matching Algorithm Based on Character Frequency

Based on the study of single pattern matching, MBF algorithm is proposed by imitating the string searching procedure of human. The algorithm preprocesses the pattern by using the idea of Quick Search algorithm and the already-matched pattern psefix and suffix information. In search-ing phase, the algorithm makes use of the! character using frequency and the continue-skip idea.The experiment shows that MBF algorithm is more efficient than other algorithms.