정보보안기술과 언어처리부문에서 패턴정합부문은 비용이 많이 들고 핵심적인 부문이며 그의 성능제고를 위한 많은 연구가 진행되고있다.
연구에서는 특징패턴자료기지를 《첫바이트범위》구조를 첨부한 최적화된 q-gram색인화구조로 만들고 이 구조를 가지고 파케트들을 려과하는 방법을 보여준다.
우리는 패턴자료기지의 특징패턴들을 크기가 6byte인 부분패턴자료들로 색인화하여 주기억기리용률을 높이고 비정상가능성판별을 고속화하였다.
우리는 SigArrg 및 《첫바이트범위》, Bloom Filter기술을 리용하여 들어오는 파케트들을 려과함으로써 패턴완전정합의 부하 즉 입력파케트개수를 훨씬 줄여 패턴정합의 성능을 높이는것을 목적하고 그것을 실현하였다.
우리는 패턴정합이 진행되는 응용분야들에 쉽게 첨부할수 있도록 간단히 알고리듬을 구성하였으며 실험결과는 연구에서 제기한 방법이 침입검출체계의 패턴정합속도를 개선한다는것을 보여준다.
이상의 연구결과는 《International Conference on Electronic Information Engineering and Computer Science》(20 April 2023)에 《A study of a pattern matching performance scheme using q-gram index with next byte range》(https://doi.org/10.1117/12.2668080)의 제목으로 발표되였다.
