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网络安全中一种基于规则匹配的入侵检测方法

无线互联科技 2024年第11期21卷 120-124页

作者：周梦玲魏东平葛明珠尧时茂九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005

入侵检测方法在网络安全防线中承担监测网络异常流量、识别主机内部潜在威胁等至关重要的任务。然而,现有的入侵检测方法仍然面临一些挑战,如在收集和分析数据时对系统性能的损耗过大,导致许多入侵检测系统性能不高。此外,网络拥塞等导... 详细信息

入侵检测方法在网络安全防线中承担监测网络异常流量、识别主机内部潜在威胁等至关重要的任务。然而,现有的入侵检测方法仍然面临一些挑战,如在收集和分析数据时对系统性能的损耗过大,导致许多入侵检测系统性能不高。此外,网络拥塞等导致的数据丢包问题,使得数据完整性受到影响,间接影响入侵检测的效率和检测结果的准确性。为了应对这一挑战,有效提高系统效率和检测的准确性,文章提出一种基于规则匹配的入侵检测方法。该方法由数据收集、特征提取、异常检测3个步骤组成。模拟实验表明,该入侵检测方法能准确地监测和识别网络中的异常行为和潜在的安全威胁,并且实时监控流量行为,提高系统安全。

关键词：网络安全规则匹配入侵检测

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基于深度学习与规则结合的海运货物邮件命名实体识别

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 119-128页

作者：滕俊凯张俊大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

针对海运货物邮件实体识别中存在识别精度不高、实体边界确定困难的问题,提出一种结合深度学习与规则匹配的识别方法。其中:深度学习方法是在BiLSTM-CRF(Bidirectional Long Short Term Memory-Conditional Random Field)模型的基础上... 详细信息

针对海运货物邮件实体识别中存在识别精度不高、实体边界确定困难的问题,提出一种结合深度学习与规则匹配的识别方法。其中:深度学习方法是在BiLSTM-CRF(Bidirectional Long Short Term Memory-Conditional Random Field)模型的基础上添加词的字符级特征,并融入多头注意力机制以捕获邮件文本中长距离依赖;规则匹配方法则根据领域实体特点制定规则来完成识别。根据货物邮件特点将语料进行标注并划分为:货物名称、货物重量、装卸港口、受载期和佣金五个类别。在自建语料中设置多组对比实验,实验表明所提方法在海运货物邮件实体识别的F1值达到79.3%。

关键词：命名实体识别海运货物邮件多头注意力机制字符级特征规则匹配

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网络游记文本中旅游行程链提取方法

地球信息科学学报 2024年第2期26卷 477-487页

作者：阮陵葛军莲张翎王黎淑王晓宣安徽师范大学地理与旅游学院芜湖340200 南京师范大学地理科学学院南京210023 滁州学院实景地理环境安徽省重点实验室滁州239000

网络游记是旅游者在互联网上发布的自述性旅游过程记录,描述了旅游的前后过程和感受体验。从网络游记文本中提取旅游行程链,分析行程结构,能给游客的行程制定、线路设计提供重要的参考。传统的游记文本行程提取大多依赖于人工识别文本... 详细信息

网络游记是旅游者在互联网上发布的自述性旅游过程记录,描述了旅游的前后过程和感受体验。从网络游记文本中提取旅游行程链,分析行程结构,能给游客的行程制定、线路设计提供重要的参考。传统的游记文本行程提取大多依赖于人工识别文本中的行程节点,再进行串联、合并处理,工作量较大。自动提取游记文本中的旅游行程链,能够提高数据处理和分析效率。本文基于自然语言处理技术,在深入分析游记网络文本的段落结构和表达特点的基础上,归纳了行程节点和节点次序关系的句法表达规则,构建了行程节点触发词表,进而提出了基于句法规则的旅游行程链提取方法,主要包含行程节点的识别、节点次序关系的识别和旅游行程链的生成,能实现网络游记文本的旅游行程重构。本文采集了蚂蜂窝平台17 226篇南京市网络游记文本数据,采用最长公共子序列算法,开展了本文方法的试验验证。通过对比分析,本文方法提取的旅游行程链和人工识别的真实行程链相似度达到86.14%,高于实体关系抽取领域的BERT-BiLSTM-CasRel深度学习模型的83.1%。相比现有关系提取类深度学习方法需要开展大量的数据标注,本文方法计算更加便捷,准确率相对较高,仅需构建区域旅游点名录,即可实现网络游记文本中行程信息的自动提取。

关键词：网络游记网络文本旅游行程链行程重构行程提取节点识别规则匹配

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基于二分图的故障规则匹配优化算法

控制与决策 2011年第8期26卷 1273-1276页

作者：牛强夏士雄胡祖辉中国矿业大学计算机学院江苏徐州221116

针对传统的基于相似度的故障规则匹配方法中未考虑输入条件与规则前件的整体匹配程度问题,采用二分图最优匹配方法对匹配过程进行优化,提出一种基于二分图的故障规则匹配优化算法,并将其应用于故障诊断推理.实例分析表明,与其他相似度... 详细信息

针对传统的基于相似度的故障规则匹配方法中未考虑输入条件与规则前件的整体匹配程度问题,采用二分图最优匹配方法对匹配过程进行优化,提出一种基于二分图的故障规则匹配优化算法,并将其应用于故障诊断推理.实例分析表明,与其他相似度匹配算法相比,所提出的方法有效提高了规则匹配的准确率,而且降低了时间消耗.

关键词：二分图相似度模糊推理规则匹配

EasiRCC:面向智能家居的规则匹配与冲突消除方法

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计算机研究与发展 2017年第12期54卷 2797-2806页

作者：黄晓辉李栋石海龙崔莉中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

在智能家居中,规则间的冲突问题会直接影响系统的稳定性,针对智能家居的规则冲突问题,提出了一种新型的快速规则匹配和冲突消除方法 EasiRCC.解决冲突问题,首先要解决规则的匹配问题,现有的规则匹配方法频发重复匹配现象,造成了系统资... 详细信息

在智能家居中,规则间的冲突问题会直接影响系统的稳定性,针对智能家居的规则冲突问题,提出了一种新型的快速规则匹配和冲突消除方法 EasiRCC.解决冲突问题,首先要解决规则的匹配问题,现有的规则匹配方法频发重复匹配现象,造成了系统资源的浪费,针对规则的重复匹配问题,提出了一种基于散列函数寻址方式的快速规则匹配算法EasiRMA,提高了规则匹配效率.其次要解决冲突的消除问题,现有的方法都是采用固定优先级方法来消除冲突,但是却增加了用户制定规则的复杂度,因此提出了一种混合优先级调度机制,使系统可以实时地自适应调整规则的执行优先级.实验结果显示:EasiRCC的规则匹配效率不会随着规则数的增多而变化,其时间复杂度为常数,而传统的匹配方法为O(N),并且在不影响用户正常家居生活的前提下,能够有效地消除规则冲突.

关键词：物联网智能家居规则匹配散列函数冲突消除混合优先级

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上下文感知系统中的规则生成与匹配算法

软件学报 2009年第10期20卷 2655-2666页

作者：刘栋孟祥武陈俊亮夏亚梅北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

针对现有上下文感知系统中的规则主要依靠开发者或用户手工定义的问题,提出了一种基于粗糙集理论的自动规则生成方法.该方法将上下文感知系统视为一种决策信息系统,并利用可辨识矩阵对上下文信息加以约简,进而自动生成规则.由于可供使... 详细信息

针对现有上下文感知系统中的规则主要依靠开发者或用户手工定义的问题,提出了一种基于粗糙集理论的自动规则生成方法.该方法将上下文感知系统视为一种决策信息系统,并利用可辨识矩阵对上下文信息加以约简,进而自动生成规则.由于可供使用的数据有限,所生成的规则无法完全覆盖上下文的取值范围,因此可能出现找不到与上下文状态相匹配规则的问题.为了解决这一问题,提出了一种基于语义距离的规则匹配算法.最后验证了所提出方法的有效性和效率.

关键词：上下文感知规则生成语义距离规则匹配

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Snort的高效规则匹配算法

计算机工程 2006年第18期32卷 155-156,213页

作者：谷晓钢江荣安赵铭伟大连理工大学电信学院计算机系大连116023

对入侵检测系统Snort的规则匹配算法进行了系统的分析,为了进一步提高Snort的规则匹配效率,提出了在匹配过程中,对于条件匹配处理函数应用参数链表驱动的方法。从而避免重复调用处理函数,充分利用参数之间的关系,并能动态地减少无效规... 详细信息

对入侵检测系统Snort的规则匹配算法进行了系统的分析,为了进一步提高Snort的规则匹配效率,提出了在匹配过程中,对于条件匹配处理函数应用参数链表驱动的方法。从而避免重复调用处理函数,充分利用参数之间的关系,并能动态地减少无效规则的匹配。通过两个实验来评估此方法的效率,结果表明改进方案较明显地提高了Snort的检测性能。

关键词：基于网络的入侵检测系统规则匹配参数驱动

基于规则和对比学习的领域内用户语义匹配研究

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基于规则和对比学习的领域内用户语义匹配研究

作者：包易乐华东师范大学

学位级别：硕士

近年来,医疗大健康背景下,人们对于健康管理和疾病预防关注度日益增加,同时,由于互联网的快速发展,信息呈爆炸式增长,这使得用户难以迅速获取正确有效的医疗健康信息。如何以最高效的方式将专业回答返回给用户,是当下人工智能与健康相... 详细信息

近年来,医疗大健康背景下,人们对于健康管理和疾病预防关注度日益增加,同时,由于互联网的快速发展,信息呈爆炸式增长,这使得用户难以迅速获取正确有效的医疗健康信息。如何以最高效的方式将专业回答返回给用户,是当下人工智能与健康相结合的研究热点之一。据此本文设计和实现了一种适用于医疗及饮食健康领域的用户语义匹配方法,可为对话系统、智能客服等应用场景提供有力的技术支持,市场潜力巨大。本文首先选取医疗、饮食健康领域百科类问题数据集进行文本聚类,按类别编写相应正则表达式,获得基于槽位和规则的问题模式库。然后通过CHIP医疗疾病问答数据集训练基于孪生神经网络的文本相似度匹配模型,并运用对比学习的方法进行优化。最后,将基于规则的文本匹配方法和基于深度学习的相似度匹配模型相结合,并对文本匹配模块进行有效性测试。在规则匹配部分,通过文本聚类,归纳后共获得25个问题大类及其问题样式,转换为正则表达式再根据相同槽位进行合并,得到13种基于规则的问题模式。在相似度模型部分,训练的基线模型Siamese CNN、Siamese LSTM和SBERT在测试集上表现均较好,其中SBERT的模型表现最优,准确率为0.863,F1值为0.867,通过数据增强、加入对比损失层进行优化,其中随机交换方法对模型效果的提升作用最大,将准确率和F1值分别提高1.39%和1.50%。最终测试的准确率为0.875,F1值为0.880,将该模型用于匹配时的句子嵌入和相似度计算。对融合后文本匹配模块的性能和有效性进行测试,结果表明,本文提出的匹配算法能有效提高用户语义匹配的准确率和运行效率,兼具良好的可迁移性和可扩展性。

关键词：语义相似度规则匹配对比学习孪生神经网络

基于深度学习与规则匹配的Word文档实体识别与属性抽取融合算法及其在油气勘探领域中的应用

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信息与电脑 2023年第11期35卷 92-96页

作者：李太帆王娟马良乾赵世亮王洋洋昆仑数智科技有限责任公司北京102200 中国石油长庆油田分公司陕西西安710018

针对油气勘探领域积累的大量历史Word文档中的知识未能很好地应用于实际生产和研究的问题,提出了一种基于深度学习与规则匹配的融合算法,从文档中抽取文本,从表格中抽取实体值与属性值。抽取文档中的内容,分析所要抽取的实体和属性的语... 详细信息

针对油气勘探领域积累的大量历史Word文档中的知识未能很好地应用于实际生产和研究的问题,提出了一种基于深度学习与规则匹配的融合算法,从文档中抽取文本,从表格中抽取实体值与属性值。抽取文档中的内容,分析所要抽取的实体和属性的语义规则以及在文档、表格的位置规则,并以源数据的相关语料作为训练数据,基于BiLSTM+CRF模型完成实体、属性抽取模型的训练,结果准确率和召回率均在97%以上。将深度学习和规则匹配模型相结合,可实现实体和属性的高效准确抽取。目前,该融合算法在塔里木智能方案编写项目上取得了良好的应用效果,具有广阔的发展前景。

关键词： Word文档实体识别属性抽取规则匹配深度学习