巨型多不确定串匹配完全自动机及其快速生成算法

在串匹配搜索中,字符串常常采用U-不确定串、V-不确定串及其结合的U-V-不确定串.如何识别巨量U-不确定字符串、V-不确定字符串和U-V-不确定字符串,以及两个和两个以上U-V-不确定字符串的交错情况的串匹配,是没有遗漏地检测有害信息的关键问题.本文提出一个快速检测巨量U-不确定字符串、巨量V-不确定字符串和巨量U-V-不确定字符串的多串匹配完全自动机及其快速生成方法,包括两个和两个以上不确定字符串相互交错的情况;并且给出V-不确定字符串的完全自动机的最大并行台数,指出通常正则表达式匹配可能出现相似连接和交错情况的两种遗漏,指出如果没有从整体的角度对U-不确定串中的字符子串集进行两两不相交化及无同源后续奇点化的处理,结果就可能出现错误或者增加状态数目.     

基于Aho-Corasick算法的多模式匹配算法研究*

通过分析模式匹配算法在网络入侵检测中重要作用和所面临的问题,对Aho-Corasick基于自动机的算法和以Aho-Corasick算法为基础的相关算法进行了分析,并通过实验对多种多模式匹配算法进行综合对比,最后对多模式匹配方法的发展趋势进行了展望。     

一种改进的多模式匹配算法在Snort中的应用

模式匹配算法是入侵检测系统的重要组成部分。为进一步提高入侵检测系统的性能和效率,提出一种新的多模式匹配算法——完全自动机匹配算法(CA-AC算法),并将其应用于入侵检测系统Snort中。该算法是对Aho-Corasick算法的改进,根据新算法进行状态转换使得自动机状态减少,相应节约了存储空间。分析了算法的复杂度。实验表明,完全自动机算法在Snort中的应用改进了算法的性能,提高了Snort系统的规则检测效率。     

给排水专业应用型人才培养与教学体系改革研究

以培养给排水工程技术专业创新、应用型人才为目标,通过对现行给排水工程技术专业人才培养目标及教学体系进行系统的优化、改革,提出创新人才培养模式及实施步骤和手段.