对模式匹配算法的存储优化研究
基于确定性有限自动机(DFA)的多模式匹配算法被广泛用于数据包深度检测系统中。它功能虽然强大，但是对内存的需求也比较大，因此很多算法提出了对它的优化方法，以减少对内存的需求量。本文通过用动态默认转移来替代DFA的failto转移，将DFA中大部分的failto转移删掉，从而达到优化DFA的目的。而且本算法易于用硬件实现，因此在对速度有要求的场合，可以通过专门的硬件来计算默认转移，这样默认转移的计算并不会对检测产生延迟，从而加快匹配速度。
入侵检测 动态默认转移 有限自动机 多模式匹配 数据包深度检测 优化DFA
林南晖 张国军
华南师范大学网络中心,计算机学院,广东 广州 510631
国内会议
青岛
中文
129-133
2008-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）