正则表达式匹配是计算机网络中非法内容检测、恶意代码检测、入侵检测、协议分析、网络管理、信息检索等诸多应用所依赖的核心支撑技术,具有广泛的应用价值。由于正则表达式匹配具有高度复杂性,尽管科研人员进行了长期大量的研究工作,其性能问题始终未能得到很好解决;国内行业领先企业如华为的同类产品性能距离已经和正在快速提高的用户需求之间尚存在明显差距。因此,高速正则表达式匹配技术研究是一个居于核心地位的迫切需求,被认为是网络系统研究中最富有价值和挑战性的课题之一。研究团队经过长期思考与积累,探索出了不同于现有方法的全新方法框架,为研发性能大幅度超越现有水平的核心技术打开了新局面。预研工作表明,研制领先现有技术水平2-3代的正则表达式匹配技术完全可行。基于正则表达式匹配的核心地位和研究团队的现有工作,我们相信,研究团队在这个方向上的工作已经具备在国家自然科学基金支持下深入研究、取得突破的必要性与可行性。
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数据更新时间:2023-05-31
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A Deep Neural Network Based Quasi-Linear Kernel for Support Vector Machines
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Network Traffic Feature Weight Map Based Approach for Intrusion Detection
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Urban Traffic Light Control in Vehicular Networks
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