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During the past time information on internet increasing enormously which greed the attacker and invite them for attack. In order to provide protection from illegal access the concept of Intrusion Detection System (IDS) is introduced. Intrusion detection system recognized as a powerful tool for identifying malicious attacks over the network. IDS works on the concept of string matching with the help of Detection engine. Detection engine of IDS uses String matching algorithm for comparing against malicious activities. This comparison takes enough processing time nearly 70% of the whole IDS processing time by improving performance of searching algorithm. In this paper, we proposed an enhanced version of Hash-Boyer-Moore-Horspool string matching algorithm by adding a single digit hash function for reduced the number of character comparisons and improve the efficiency of IDS by reducing the number of false positive match.

Multicore has long been considered an attractive platform for string matching. However, some existing traditional algorithms of string matching do not adapt to multicore platform, which pose new challenges to parallelism designs. In this paper, we introduce a multicore architecture with message passing interface to address these challenges. We exploit the popular Aho-Corasick algorithm for the string matching engine. Data parallelism is utilized to design optimization technique of string matching. The experiments show that an implementation of the 8-core system achieves up to 10.5 Gbps throughput on the average.

With the coming of the big data era, the data processing in large scale comes out with a new challenge. However, string matching still plays an important role in the network security and information retrieval fields, because of the large size of pattern set with the overhead of memory and access memory time. Improving the string matching algorithm to adapt to the large scale tasks is desirable and meaningful. In this paper, we present and implement a parallel algorithm of multiple string matching based on multi-core platform. In addition, this work focuses on the partition of pattern set by using genetic algorithm through the internal relation of the patterns to reduce the memory overhead and execution performance. Compared with the classical ones, our experiments on both high and low hit-rate data demonstrate that the performance of algorithm enhances about on average by 20%-40% in general. Besides, the proposed algorithm reduces the memory cost on average by 4%-20%.

Fingerprints have been widely used in the biometric authentication because of its performance, uniqueness and universality. Lately, the speed of identification has become a very important aspect in the fingerprint-based security applications. Also, the reliability still remains the main issue in the fingerprint identification. A fast and reliable fingerprint matching algorithm based on the process of the 'self-nonself' discrimination in the biological immune system was proposed. The proposed algorithm is organized by two-matching stages. The 1st matching stage utilized the self-space and MHC detector string set that are generated from the information of the minutiae and the values of the directional field. The 2nd matching stage was made based on the local-structure of the minutiae. The proposed matching algorithm reduces matching time while maintaining the reliability of the matching algorithm.

Parsing 작업의 결과인 Parse Tree 정보는 문장에 관한 구조적 정보를 가지고 있는 Tree 정보로 이 정보를 이용하여 정보 검색에 활용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 XML 기술과 스트링 매칭 기법을 이용하였으며, 사용한 스트링 매칭 기법은 Approximate String Matching 기법이다. Query 정보와 문서 정보를 Parsing하여 얻은 Parse Tree를 XML 형태의 정보로 변환한 후, 두 정보를 가지고 Approximate String Matching 기법을 적용하여 Query 정보와 문서 정보 간의 유사도를 계산한다. 제안하는 알고리즘의 장점은 구조 기반의 정보 검색 기능이 가능하고 비슷한 정보에 대한 검색 기능이 가능하며 비슷한 구조에 대한 검색 기능이 가능하다는 것이다.

사람의 지문은 그 인식성능과 종생불변성 및 만인부동성으로 인하여 신원인증을 위한 생채인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 '자기-비자기' 구별과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상으로부터 추출된 특징점과 방향성분에 기반하여 만들어지는 자기공간(self-space)에 기반하여 이루어지는 1차 매칭과, 특징점의 기하학적 구조에 의하여 구성되는 로컬구조(local structure)에 의하여 구성되는 로컬구조에 의해 수행되는 2차 매칭의 두 단계로 구성되어 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.

사람의 지문은 그 인식 성능과 종생 불변성 및 만인 부동성으로 인하여 신원 인증을 위한 생채 인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 자기 비자기구별 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상의 특징점과 방향성분을 반영한 자기 공간 (self-space)과 MHC 인식부를 이용한 1차 매칭과, 특징점의 로컬 구조(local structure)를 이용한 2차 매칭의 두 단계로 구성된다. 이러한 2단계의 매칭을 통하여 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.

Fingerprints have been widely used in the biometric authentication because of its performance, uniqueness and universality. Recently, the speed of identification becomes a very important point in the fingerprint-based security applications. Also, the reliability still remains the main issue in the fingerprint identification. In this paper, we propose the fast and reliable fingerprint matching algorithm based on the process of the 'self-nonself' discrimination in the biological immune system. The proposed algorithm is organized by two-matching stage. The 1st matching stage does the matching process by the use of the 'self-space' and MHC detector string set that are generated from the minutiae and the values of the directional field. Then the 2nd matching stage is made based on the local-structure of the minutiae. The proposed two matching stage reduces matching time while the reliability of the matching algorithm is maintained.