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改进的多模式串匹配算法及GPU并行化研究
  • ISSN号:2095-6134
  • 期刊名称:《中国科学院大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海大学计算机工程与科学学院,上海200072, [2]中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金(61003248); 上海市自然科学基金(13ZR1416100); 上海教委重点学科(J50103); 上海教委创新项目(09YZ05); 教育部博士点基金(20093108120016); 上海科委开放课题(09511501300)资助
中文摘要:

通过分析AC多模式匹配算法和正则语句搜索匹配在功能上的优劣,研究它们在生成确定性有穷自动机时的相同与差异,融合AC算法和正则语句运用于文本的多模式串匹配,使得AC算法能够识别正则语句,并且保持原有算法在匹配失败后,目标模式串指针不回退且AC自动机回退少的特点,使得算法兼有二者优点.同时,讨论了在GPU上通过CUDA的并行程序环境实现算法的并行化,并详细比较了在GPU上利用不同类型存储器实现的算法的性能差异.

英文摘要:

Multi-pattern matching algorithm has been widely used in text searching,intrusion detection,and some other areas.We focus on two matching algorithms,AC and regular expression.By comparing their DFA automata building process,we integrate the two processes to a new novel AC algorithm.The new AC maintains the advantages of the traditional AC when matching fails,the pointer of the target pattern does not turn back,and the AC automata pointer just moves back by a few steps.Meanwhile,we also discuss the AC parallelization based on GPU and CUDA,and compare the running performance when using GPU global memory or the texture one.

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期刊信息
  • 《中国科学院大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院大学
  • 主编:石耀霖
  • 地址:北京玉泉路19号(甲)
  • 邮编:100049
  • 邮箱:journal@gucas.ac.cn
  • 电话:010-88256013
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-6134
  • 国内统一刊号:ISSN:10-1131/N
  • 邮发代号:82-583
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:416