导读:本文包含了正则匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:漏洞,正则匹配,支持向量机,Web应用防火墙
正则匹配论文文献综述
徐强[1]（2019）在《基于正则匹配和支持向量机的Web应用防火墙研究》一文中研究指出伴随网络技术的发展与前进,网络病毒和网络攻击给网络带来巨大的安全隐患。Web应用防火墙能够有效保护内部信息安全,同时尽可能降低外部攻击所带来的影响。此外,正则匹配算法已经广泛应用,传统的防火墙使用正则匹配规则库存在明显缺陷,比如只能做到“事后防御”,随着规则越多,规则库占用空间也越多,浪费空间,维护也不便捷。支持向量机在图像分类、文本分类上占据天然优势。传统的Web应用防火墙可以通过引入支持向量机来发现潜在漏洞攻击,检测未知的安全隐患,从而实现对未知漏洞的防御。所以,研究基于正则匹配和支持向量机的Web防火墙有深远的现实意义和极高的价值。论文的研究工作及创新点如下:1、针对网络流量数据,进行特征选择,选定五个特征,进一步提出基于正则匹配和支持向量机的RESVM模型。基于DARPA网络流量数据集,进行支持向量机核函数的选择实验。并通过对比传统防火墙中的算法,利用KDD 99数据集设计实验,得出RESVM模型算法有较高的检测效率,节省空间和维护等方面有明显优势。2、系统实现与系统测试。将RESVM模型算法加入到Web防火墙系统设计中,搭建环境,实现系统。系统测试方面主要从功能测试和性能测试。测试结果表明该系统可以有效防御Web攻击。(本文来源于《中北大学》期刊2019-05-21）
邓学鸣[2]（2019）在《基于Python正则表达式的管制指令匹配与提取》一文中研究指出本文提出一种利用Python正则表达式对管制指令中的关键信息进行提取的方法,正则表达式灵活多变的优点能够解决管制指令不统一、不规范的问题,提高了信息提取的效率与准确度。将提取后的关键信息实时反馈给管制员,能有效避免"错忘漏"的情况发生,对安全管理工作具有重要意义。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年05期）
刘丽,张云云,黄道友,张征凯[3]（2019）在《基于正则匹配和词云统计的主变压器缺陷内容分析》一文中研究指出以安徽省变压器相关数据为基础,编写正则表达式匹配出部体、部件的发生部位以及缺陷性质的严重程度,利用词云分析和词频统计对缺陷部体、部件发生部位及缺陷性质等进行分析。(本文来源于《现代工业经济和信息化》期刊2019年02期）
王晓雨[4]（2019）在《面向网络安全的多维正则表达式匹配算法分析》一文中研究指出网络安全问题目前已经成为国民广泛关注的课题之一,随着网络的发展和互联网技术的普及,人们越来越离不开网络的支撑。随着网络宽带技术的快速增长和入侵模式的多样化,正则表达式匹配算法成为最为广泛的鼠标每移动一英寸在屏幕上移动的点数(DPI)算法。但是,正则表达式匹配算法也面临着高速低存储的巨大难题。在多条正则表达式联合编译时,在*作用之下会导致状态爆炸问题出现。本文将简要分析面向网络安全的多维正则表达式匹配算法。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年03期）
孟宗,潘作舟,李晶,郭晓林[5]（2019）在《改进的回溯正则化自适应匹配追踪算法及应用》一文中研究指出针对压缩感知重构时存在的回溯过度问题,研究了一种改进的回溯正则化自适应匹配追踪(IBRAMP)算法。首先,利用自适应阈值随机地进行原子选取,并通过回溯剔除错误原子的方法来提高重构的正确率。其次,在回溯的同时,通过更新剔除原子序数对应的观测矩阵列来避免回溯过度问题。最后,对观测矩阵进行归一化处理,减少重构时间。实验结果表明,该算法在具备更高成功重构率的同时,能够大幅度减少重构时间。将其用于实际故障轴承信号的重构中,重构结果无论在时域还是在频域中,都能准确地反映实际轴承故障信号中的故障特征。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年02期）
付哲,李军[6]（2018）在《高性能正则表达式匹配算法综述》一文中研究指出深度检测在维护网络安全、保证服务质量等方面扮演着重要的角色。正则表达式匹配算法作为高性能深度检测的核心技术,具有重要的研究价值和实践意义。随着网络流量不断增长、规则数目持续增多以及网络结构日趋灵活和动态,现有的正则表达式匹配算法面临着匹配速度、内存占用和更新能力等多方面的挑战。介绍了正则表达式匹配算法的研究背景,从空间压缩、匹配加速、新型自动机设计以及规则拆分和分组四个角度入手,分类总结了学术界具有影响力的研究成果。通过基于真实网络流量的评测,比较了几种经典匹配算法在不同规则集上的匹配速度、内存占用和预处理时间等性能指标,并给出了不同需求场景下高效正则表达式匹配算法的选择建议,归纳了高性能正则表达式匹配算法的下一步发展方向。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年20期）
孙润润[7]（2018）在《一种改进的变步长稀疏自适应正则匹配追踪算法》一文中研究指出针对未知稀疏度信号重构和欠估计或过估计问题,在SAMP算法基础上提出了一种改进的变步长稀疏自适应正则化匹配追踪算法。首先利用原子匹配测试法得到稀疏度的初始估计,随后根据变步长分阶段思想和改进的抛物线型函数设计步长,利用大步长和小步长相结合的方式提高重构精度,最后根据测量向量与信号能量比率来设定阈值,最终重建信号。实验表明,该算法在解决欠估计或过估计问题上起到了很大的作用,未知稀疏信号的重建精度较高且效率较高。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年16期）
徐成成[8]（2018）在《深度报文检测中的正则表达式匹配技术研究》一文中研究指出当前,越来越多的网络应用需要依赖深度报文检测技术对报文进行识别,如协议识别、入侵检测、基于应用的带宽管理等。深度报文检测用预定义的特征集对报文的负载进行匹配,以判断负载部分是否符合规则集中的某条特征。正则表达式以其强大而灵活的表达能力而广泛应用于深度报文检测中的特征描述。正则表达式的匹配通常需要借助自动机来实现,而当前网络应用中特征集的规模不断增加,这给自动机的编译、配置及性能带来极大的挑战。另一方面,骨干链路网络速率的提升也对报文检测的性能提出了更高的要求。针对这些挑战,本文从正则表达式匹配的硬件体系结构、分组算法、自动机设计叁个方面展开研究。论文首先对正则表达式匹配技术进行总结,从应用背景、技术原理、软件解决方案和硬件解决方案四个方面展开。结合一款实用的混合自动机,设计了一个新型的以存储为中心的FPGA+Multi-core的混合体系结构。对正则表达式分组算法进行建模分析,设计了一种高效的分组算法及相应的优化算法。从自动机状态爆炸的根源入手,设计了一个新型自动机Offset-FA,以解决状态爆炸问题,并且在存储开销和匹配效率上取得较好的平衡。本文的主要创新点包括:1)本文对深度报文检测中的正则表达式匹配技术进行了系统的综述。首先介绍了深度报文检测的应用背景及常见的深度报文检测方法。随后,介绍了正则表达式匹配的技术背景,指出状态爆炸是正则表达式匹配面临的主要挑战。从规则特征和状态的语义关系两个方面讨论了状态爆炸的成因。将当前的正则表达式匹配的解决方案粗略分为自动机优化的软件方法和并行加速的硬件方法,同时分别对两类方法进行深入的细分。自动机的优化主要分为自动机的压缩和可扩展自动机两类,可扩展自动机按解决状态爆炸的方法又可以分为规则分组、半确定自动机、附加标记及指令的自动机。并行加速主要基于以下平台:FPGA、GPU、通用多核CPU、TCAM。文章分别给出各类软件解决方案和各类硬件解决方案的详细对比。最后,基于以上对比分析,对构建高效的深度报文检测系统给出具体的指导建议。2)Hybrid-FA[1]是一款实用性较强的自动机,在工业界的产品中也有所体现。但是混合自动机面临着头部自动机过大、尾部自动机处理效率低的问题。头部自动机过大导致其无法配置在小容量的高速片上存储器中,尾部自动机处理效率低会严重影响整体的匹配性能。本文提出了一种以存储为中心的FPGA+Multi-core的混合体系结构。该结构的匹配引擎由两部分构成,即FPGA上的硬件匹配引擎和多核处理器上的软件匹配引擎。硬件引擎和软件引擎以流水的方式协同工作,报文负载先交给硬件引擎处理,当尾部自动机状态被激活时再将剩余的负载交给软件引擎处理。流水的方式可以独立出尾部自动机的处理,避免其对整体性能的影响。另一方面硬件引擎采用FPGA片上RAM加片外DDR3 SDRAM的两级存储形式,将高频访问的头部自动机状态配置在片上RAM上,以实现硬件引擎部分的高速匹配。仿真实验表明,hybrid-FA可以在FPGA+Multi-core的混合匹配架构上实现高速匹配。3)规则分组是有效避免状态爆炸的一种方法,当前通用的分组算法无法同时兼顾分组时间开销和分组结果。经过分析,规则分组问题可以归纳为图的最大k割问题。本文探索了模拟退火算法、遗传算法在规则分组问题中的适用性。同时,提出一种简洁高效的贪婪算法OSG算法以及相应的优化算法HI算法。实验结果表明,OSG算法在取得与当前最优分组结果可比的分组效果的前提下,大幅降低分组时间开销。4)为从根源上解决状态爆炸问题,本文从规则的特点入手,指出带闭包或重复限定的大字符集是导致状态爆炸的主要原因,提出一种新型的自动机Offset-FA来解决状态爆炸问题。根据这类特征出现的位置将原始的规则切割成多个片段,然后将这些片段编译成一个确定性有限状态自动机,另外用一个片段关系表和一个复位表来记录片段之间的关系,以维持与原规则集的语义等价性。去除这类特征后,自动机的状态爆炸得到了有效的解决。另外我们对Offset-FA的编译算法及匹配算法进行了一系列优化,以尽量减少这些片段被匹配上的频率及片段匹配上时需要的校验工作。实验结果表明,Offset-FA在自动机空间开销和匹配效率上取得了较好的平衡,在有效地解决状态爆炸问题的同时能够取得优于当前研究的匹配效率。(本文来源于《国防科技大学》期刊2018-06-01）
蔡就伦[9]（2018）在《基于拉普拉斯正则化稀疏匹配模型的组学数据关联关系发现》一文中研究指出随着生物信息技术的发展,高通量测序技术的出现极大地降低了测序的成本,提高了测序的性能,使得高效全面地测定同一样本不同层面的组学数据成为可能。目前已积累的海量多源异构生物医学数据奠定了整合分析多组学数据的基础,为揭示肿瘤发生发展的机理提供了的前所未有的机遇。但是由于数据中的噪声成分较大以及个体之间的差异性等因素,如何高效准确地识别多组学数据间的关联关系仍然是一个有待解决的问题。虽然现有模型在组学数据关联关系分析中取得了不错的进展,但仍存在一些不足之处。例如,大部分研究都仅仅聚焦于组学数据本身的分析,很少考虑在模型中加入其他重要的先验信息,甚至完全没有利用任何先验信息,但一些研究表明对先验信息的合理利用不仅可以提高模型准确性和健壮性,还可以提高运算效率。另外,越来越多生物分子之间的潜在关联已被证实,如基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络和代谢路径网络等等。基于此,本文的主要内容如下:首先,本文简要地阐明了组学数据关联关系发现的研究背景、现状和意义。其次,本文简单地介绍了组学数据的获取方法与预处理方式。随后,本文对拉普拉斯矩阵的特性作简要的介绍。进一步地,本文基于组学数据关联关系的特点,为多组学数据关联关系的发现提出了拉普拉斯正则化稀疏匹配模型LRSM,该模型通过拉普拉斯正则项结合已有的先验信息对组学数据进行分析,挖掘数据中的潜在关联关系。此外,模型引入了L_0-范数来对结果的稀疏性进行约束,最终可转化为带不等式约束的二次凸优化问题,并采用增广拉格朗日乘子法结合随机梯度下降法进行高效求解。最后,我们在模拟数据集和真实数据集上对拉普拉斯稀疏匹配模型进行测试,通过与现有方法进行比较分析证明了模型的有效性与可靠性。综上所述,本文的主要意义在于:(1)通过在模型中加入拉普拉斯正则项引入先验信息,以期减少噪声对结果的影响,降低数据误差所带来的不确定性,并且提高结果的准确性与鲁棒性。(2)通过模拟实验探究拉普拉斯正则项对模型的影响,说明了先验信息在多组学数据关联关系发现中的重要作用。(3)除了理论上的分析,我们还对结果进行了较为充分的生物学验证,结果表明了模型的有效性和合理性,说明其对加深理解癌症发生发展过程中在各个组学层面上的变化规律具有一定的积极意义。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-04-20）
王翔,卢毓海,马伟,刘燕兵[10]（2019）在《一种针对DFA状态爆炸的正则表达式匹配方法》一文中研究指出针对基于确定有限状态自动机的匹配引擎在大规模、复杂规则下会出现状态爆炸的问题,提出正则表达式子串抽取算法。通过将子串抽取算法应用于DFA状态爆炸场景,设计基于子串抽取的正则匹配引擎。实验结果表明,该算法在单个规则上运行时间可达10 ms量级,抽取率高达99%,同时匹配引擎具有较好的稳定性和可拓展性,且匹配速度优于相关开源匹配引擎。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年04期）
正则匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出一种利用Python正则表达式对管制指令中的关键信息进行提取的方法,正则表达式灵活多变的优点能够解决管制指令不统一、不规范的问题,提高了信息提取的效率与准确度。将提取后的关键信息实时反馈给管制员,能有效避免"错忘漏"的情况发生,对安全管理工作具有重要意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
正则匹配论文参考文献
[1].徐强.基于正则匹配和支持向量机的Web应用防火墙研究[D].中北大学.2019
[2].邓学鸣.基于Python正则表达式的管制指令匹配与提取[J].数字通信世界.2019
[3].刘丽,张云云,黄道友,张征凯.基于正则匹配和词云统计的主变压器缺陷内容分析[J].现代工业经济和信息化.2019
[4].王晓雨.面向网络安全的多维正则表达式匹配算法分析[J].数字通信世界.2019
[5].孟宗,潘作舟,李晶,郭晓林.改进的回溯正则化自适应匹配追踪算法及应用[J].高技术通讯.2019
[6].付哲,李军.高性能正则表达式匹配算法综述[J].计算机工程与应用.2018
[7].孙润润.一种改进的变步长稀疏自适应正则匹配追踪算法[J].电脑知识与技术.2018
[8].徐成成.深度报文检测中的正则表达式匹配技术研究[D].国防科技大学.2018
[9].蔡就伦.基于拉普拉斯正则化稀疏匹配模型的组学数据关联关系发现[D].华南理工大学.2018
[10].王翔,卢毓海,马伟,刘燕兵.一种针对DFA状态爆炸的正则表达式匹配方法[J].计算机工程.2019