基于双字符序检测的BM模式匹配改进算法

BM算法是一类效率较高的单模式匹配算法,通常改进的BM算法往往从提高字符首次不匹配概率和匹配窗口的最大移动距离入手,但为实现此目的所带来的高访存开销使算法实际效率受到影响。DCSBM算法以适当减小关键步长为代价,在利用双字符序检测提高首次匹配失败概率的同时,对匹配窗口移动关键步长字符距离所需的查表次数和访存次数进行优化。经测试,DCSBM算法显著提高了匹配窗口的平均移动距离。在文本或模式串相对较长情况下,该算法实际测试效率优于BM、BMHS、BMN等算法。     

BMH2C单模匹配算法的研究与改进

BMH2C算法综合BMH和BMHS算法,利用当前窗口字符t[k]及其下一字符t[k+1]组成的双字符串来决定模式串右移量,具有比BM算法、BMH算法、BMHS算法更优的性能。但对于双字符串在模式串中出现一次及以上的情况。BMH2C算法中的模式串右移量仍有待进一步增大,从而减少当前窗口右移次数,提高BMH2C算法的匹配效率。为此,在BMH2C算法的基础上提出一种改进算法,该算法考虑双字符串舭t[k]t[k+1]在模式串中出现的次数,以及该双字符串在模式串中对应位置的后继字符与字符t[k+2]的相等关系。改进算法利用2个右移数组和1个模式串预处理数组,在匹配过程中通过判断字符t[k+2]与模式串预处理数组中相应字符是否相等,从而选择2个右移数组之一的对应值作为当前窗口的右移量。实验结果显示,在相同条件下,对于当前窗口移动次数和匹配所耗时间,BMH2C改进算法比BMH2C算法分别平均减少11.33%和9.40%,有效提高了匹配效率。     

面向入侵检测的改进BMHS模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。分析几种常用模式匹配算法,提出一种基于BMHS的改进算法——N-BMHS算法。该算法对字符串进行双向模式匹配,引入一个新的数组s记录模式串中字符的出现次数,次数为1时可以利用已匹配的信息来辅助得到模式串的最大移动距离。实验结果表明,改进的模式匹配算法能减少比较次数,有效提高匹配速度。     

对BM模式匹配算法的一种改进

模式匹配在入侵检测系统中有着广泛的应用。在对BM以及相关算法分析的基础上,提出了一种基于BM算法的改进算法。该算法同时运用BMH和BMHS算法的思想对模式进行移动,并利用了模式串末字符与首字符的组合性,缩短了比较过程,有效地减少了匹配过程中的字符比较次数。实验证明,该算法具有高的匹配效率。     

一种WM多模匹配算法的研究与改进

针对现存多模匹配算法WM存在的三个缺点:每次参与匹配的模式串数量大、字符比较次数多、失配时文本串匹配窗口向右移动距离过小,提出一种改进WM算法——NEW_WM.采用后缀表和前缀表进行二次地址过滤,对前缀表采用平衡二叉树存储,减少每次需匹配的模式串数量;采用字频匹配快速找到失配字符,减少每次匹配时的比较次数;在失配时匹配窗口采用BMH和BMHS算法的跳跃距离的较大者右移.实验测试结果表明:在相同的条件下,相对于WM和DHSWM算法,NEW_WM算法在匹配性能方面有一定幅度的提高.     

基于坏字符序检测的快速模式匹配算法

提出一种基于坏字符序检测的快速模式匹配算法(BCSBM)。该算法利用相邻字符序列在模式串中不出现的概率较单字符高的特性,基于好字符和坏字符序表实现字符匹配过程的"跳跃"。BCSBM算法显著减少了匹配窗口内字符的匹配次数,同时增大了匹配窗口的平均移动距离。算法的实际测试效率较高,在文本或模式串相对较长的情况下该算法的效率提高明显。     

基于KMP算法的改进算法KMPP

KMP算法和BM算法是经典的单模式匹配算法,但KMP算法中文本指针[i]每次只能移动一个字符,整体的匹配效率并不高,结合KMP算法和BM算法的优点提出一种改进算法（KMPP）。算法的思想是模式串与文本在[j]处不匹配时,预算出模式串移动[next[j]]后末字符在文本中的位置,当该位置的文本字符与末字符不匹配时,则用该字符进行坏字符匹配,这两步的跳跃距离就是文本指针[i]移动的距离,从而使指针[i]每次移动的距离达到最大。实验结果表明,该算法匹配次数远低于KMP算法的匹配次数,提高了模式匹配的效率。     

入侵检测系统中改进的AC_BMH算法

提出一种改进的AC_BMH算法。该算法利用双字符进行跳跃,可以在增大模式串失配概率的同时跳过更大的距离,通过结合QS算法进一步增加模式串匹配失败时的跳跃距离,并借助压缩存储机制降低内存的使用量。实验结果表明,相比原AC_BMH算法,改进算法的字符串匹配速度提高了29%~52%,在模式串较多时,内存使用量可减少90%。     

面向入侵检测系统的模式匹配算法研究

入侵检测系统Snort检测的基本原理是模式匹配。为了提高模式匹配算法的效率,从两方面对Snort中的BM算法进行改进。首先,为了增大模式串移动的距离,改进算法利用了与模式串最右端对齐的下一个及第二个文本字符,以及这两个字符再向右偏移模式串长度所对应字符在模式串中的出现情况,最大移动距离达到了2m+2。其次,为了增大失配时大的移动距离出现的概率,利用了最右端字符与其下一个字符的组合概率特性。最后,对算法进行了性能测试。测试结果表明改进算法减少了窗口移动次数和字符比较次数,提高了匹配效率。     

BF模式匹配算法的改进

文章分析经典的BF算法及其改进方法,根据字符串匹配的特点对BF算法提出了新的改进算法I_BF算法。I_BF算法根据模式串的首字符与匹配窗口之间的距离来确定右移距离,从而进行快速地匹配,匹配方式是从左往右进行。为了测试I_BF算法的性能,在相同条件下,从匹配字符个数、匹配次数、所花时间三方面对I_BF算法进行实验。结果表明,由于I_BF算法能够很大程序地跳过坏字符,减少匹配次数和字符比较个数,节约匹配时间,从而有效地提高匹配速度。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.     

一种适合于大数据集处理的混合EM算法

EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

基于剪枝算法解决多处理机调度问题的算法研究

针对当前算法求解多处理机调度问题的不足,从剪枝策略的角度提出了一种笨人算法。笨人算法的思路是：不断排除最差解,直到剩下唯一解。这种剪枝算法至少保证当前的选择不是最差的,并且对计算过程的最大复杂度作了一个估计。经过实验分析,对于◢N×N◣的MSP,多数情况下,笨人算法比贪心算法、遗传算法、差分进化算法的表现更为稳定和优秀,是一种有效的算法,也为相关问题的研究提供了一种新的思路。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。