With the increasing importance of network protection from cyber threats, it is requested to develop a multi-gigabit rate pattern matching method for protecting against malicious attacks in high-speed network. This paper devises a high-speed pattern matching algorithm with TCAM by using an m-byte jumping window pattern matching scheme. The proposed algorithm significantly reduces the number of TCAM lookups per payload by m times with the marginally enlarged TCAM size which can be implemented by cascading multiple TCAMs. Due to the reduced number of TCAM lookups, we can easily achieve multi-gigabit rate for scanning the packet payload. It is shown by simulation that for the Snort nile with 2,247 patterns, our proposed algorithm supports more than 10 Gbps rate with a 9Mbit TCAM.
In the environment of development of network bandwidth and intrusion technology there is limit to the pattern analysis of all massed packets through the existing pattern matching method by the intrusion detection system. To detect the packets efficiently when they are received fragmented, it has been presented the matching method only the pattern of packets consisting with the operation system such as Esnort. Pattern matching performance is improved through the use of NMAP, the basic mechanism od Esnort, by scanning the operation system of the same network system and appling pattern match selectively scanned information and the same operation system as the received packets. However, it can be appeared the case of disregarding the receivied packets depending on the diversity of the kind of operation systems and recognition mistake of operation system of nmap. In this paper, we present and verify the improved intrusion detection system shortening the pattern matching time by the creation of hashy table through the pattern hash of intrusion detection system independently with the users system environment .in the state of flux.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04a
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pp.57-60
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2001
본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.7A
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pp.1162-1169
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2001
유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.109-111
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2003
본 논문에서는 질의응답 시스템에서 질의에 포함된 언어 정보와 검색 대상 문장 사이의 의미 연관성을 참조하여 정확한 결과를 추출 가능하도록 하는 온톨로지의 자동 구축 방법을 제시한다. 검색 대상 문장은 웹에서의 활용과 표준화를 위하여 단어 태그, 품사 정보 및 파싱 구조를 갖는 XML 문서로 변환하고, 이 구조를 이용한 연관성 분석을 위해 의미망을 갖는 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있도록 하였다. 온톨로지에서 의미 연관성을 결정하는데 중요하게 활용되는 개념으로써는 동사의 행위, 명사절 그룹 매치, 복합명사 선별, 고유명사 매치, 품사 태깅 등이 있다. 제안한 방법의 성능은 NIST TREC-10의 질의 응답문을 사용해서 단어 패턴 매치 방법과 비교 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 방식이 재현율과 정확율 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 입증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.533-536
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2005
기하급수적으로 증가하는 데이터 중에서 개개인 사용자에게 적합한 정보를 추출하여 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서 집합으로부터 사용자가 원하는 특정 주제의 정보를 정확하게 추출해 낼 수 있는 문서 패턴 검색 방법을 제시한다. 사용자 선호도를 정확하게 반영할 수 있도록 전위 트리를 기반으로 사용자의 키워드 마이닝 프로파일을 생성하고, 이를 이용하여 문서 집합에서 매치된 패턴을 찾아내는 방법을 제안하였다. 생성된 프로파일을 이용한 검색 기법의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.671-672
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2009
네트워크 대역폭과 침입 기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 패킷을 스니핑되는 환경에서 기존의 패턴 매치 방식은 서비스에 따른 순차적인 패턴 매칭 방법으로는 모든 패킷들의 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생하며, 중요한 패킷을 패턴 매칭을 통하여 분석하지 못하여 여러 취약점에 대한 공격이 발생할 수 있는 악성 봇, 정보의 유출이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 패턴 매칭 기법을 이용하는 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 성능 향상을 위하여 서비스별로의 순차적인 패턴 매칭 방법에서 해시 기반의 패턴 매칭을 이용하여 패턴 매칭의 시간을 단축 시켜 빠른 속도로 탐지 할 수 있는 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.
Ha, You-Min;Kim, Sang-Wook;Won, Jung-Im;Park, Sang-Hyun;Yoon, Jee-Hee
Journal of KIISE:Databases
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v.34
no.3
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pp.179-192
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2007
This paper addresses an approach that recommends investment types for stock investors by discovering useful rules from past changing patterns of stock prices in databases. First, we define a new rule model for recommending stock investment types. For a frequent pattern of stock prices, if its subsequent stock prices are matched to a condition of an investor, the model recommends a corresponding investment type for this stock. The frequent pattern is regarded as a rule head, and the subsequent part a rule body. We observed that the conditions on rule bodies are quite different depending on dispositions of investors while rule heads are independent of characteristics of investors in most cases. With this observation, we propose a new method that discovers and stores only the rule heads rather than the whole rules in a rule discovery process. This allows investors to define various conditions on rule bodies flexibly, and also improves the performance of a rule discovery process by reducing the number of rules. For efficient discovery and matching of rules, we propose methods for discovering frequent patterns, constructing a frequent pattern base, and indexing them. We also suggest a method that finds the rules matched to a query issued by an investor from a frequent pattern base, and a method that recommends an investment type using the rules. Finally, we verify the superiority of our approach via various experiments using real-life stock data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.100-102
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2001
XML과 같은 반 구조 데이터는 일반적으로 방향그래프 기반의 데이터 모델을 가지므로 XML에 대한 질의는 이러한 그래프를 탐색하기 위한 패스 표현을 기반으로 한다. 도한 구조가 정형화되지 않고 빠르게 변하기 때문에 질의시 특정한 패턴을 탐색하기 위해 정규 경로 표현이 이용된다. 그러나 이러한 정규 경로 표현은 실행시에 전체 데이터베이스 그래프를 탐색하므로 실행 비용이 매우 높다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 정규 경로 표현 연산자를 효율적으로 실행하기 위해 데이터 그래프에 대한 경로 인덱스와 SQL의 패턴 매치를 이용한 경로 표현 질의 변환기법을 제시한다. 즉, XML-QL 질의언어에 포함된 정규 패스 표현 연산자를 관계형 데이터베이스를 기반으로 효율적으로 실행할수 있는 질의 변환 기법과 경로 인덱스그래프를 이용하여 처리비용이 높은 순환연산을 처리할 수 있는 기법을 구형하여 성능 평가를 실시한 결과를 보여준다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.01a
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pp.183-184
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2018
기억법은 수치와 같은 어려운 정보를 기억하기 쉽도록 제안한 방법을 의미한다. 동영상 정보에 익숙해져 있는 세대에서도 수치정보를 기억하기는 매우 어렵다. 이에 관련 전문가들이 제안한 기억법을 익혀 적용해보면 기억률 향상의 결과를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 수치 정보에 대해 이미지 정보와 매치하여 기억률 향상에 도움을 주는 구조를 제안하고자 한다. 이전 연구에서 모바일 환경에 적합한 앱을 개발하여 수치에 해당되는 이미지를 보여주는 형태를 제안하였다. 본 연구에서는 핸드폰 번호를 기준으로 앞 4자리와 뒤 4자리를 분리하여 적용한 방법을 설계한다. 비슷한 패턴의 이미지가 연속적으로 일정 숫자 이상 이어지는것 보다 다른 패턴으로 분리하여 제시함으로써 더 높은 기억률의 결과를 예상할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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