毕设开题报告

毕业设计开题报告聚焦于“基于稀疏矩阵存储的状态表压缩算法设计与研究”，这是一个针对网络数据包检测的重要课题。随着互联网的普及，网络安全问题日益突出，如何有效地检测和防止恶意行为成为网络防御的关键。传统的深度包检测依赖于包头信息，但现代网络环境中，数据包的负载部分同样需要被深入分析，这就需要对特征进行深度保护监测。Becchi认为，深度包检测可等同于线性正则表达式匹配，这一匹配过程通常由确定的有限自动机（DFA）执行。 在正则表达式匹配中，状态表的压缩算法起着至关重要的作用。有限状态机的状态压缩技术广泛应用于模式匹配、数据挖掘和程序编译等领域。本设计任务旨在通过分析现有文献，将稀疏矩阵和索引表应用到DFA的状态转换表中，以设计一种新的稀疏矩阵索引压缩算法。 稀疏矩阵的定义是，对于一个m行n列的矩阵，若非零元素数量t远小于mn，即稀疏因子t/(m*n)小于或等于0.5%，则称其为稀疏矩阵。在这样的矩阵中，大多数元素为零，不进行压缩存储会导致无谓的计算和空间浪费。通过将稀疏矩阵转化为链表存储，可以节省空间并提高运算效率。实现步骤包括确定非零元素的坐标，并将它们的值和坐标存储到链表中，从而实现稀疏矩阵的压缩。 尽管链表存储提供了空间优化，但其复杂性和相对矩阵的直观性较差，这是该方法的一个不足之处。因此，设计一个既能够高效利用空间又保持操作简便的算法是本次毕设的核心挑战。 解决这个问题的思路是，通过链表只存储稀疏矩阵中的非零元素，省略那些无运算必要的零元素。这种方法可以实现状态表的压缩，减少无效计算，同时简化存储结构。 根据这个计划，毕设的时间安排如下： 1. 2014.1.5至2.24：完成文献阅读，理解现有算法和方法； 2. 2.25至3.25：提出改进方案，初步设计压缩算法； 3. 3.25至4.25：实现改进算法，进行初步测试和优化； 4. 4.25至5.30：整理研究成果，撰写毕业设计论文。 本研究旨在提高网络数据包检测的效率和准确性，通过状态表的压缩算法，优化网络设备和系统的性能，对抗日益复杂的网络威胁。