Aho-Corasick算法学习
1、概述
Aho-Corasick自动机算法(简称AC自动机)1975年产生于贝尔实验室。该算法应用有限自动机巧妙地将字符比较转化为了状态转移。此算法有两个特点,一个是扫描文本时完全不需要回溯,另一个是时间复杂度为O(n),时间复杂度与关键字的数目和长度无关。
好了,我们先看下最原始的多模式匹配算法:
主串T,n=strlen(T)。
模式串Pi mi = strlen(pi)
- for(i=0;i<n-MIN(m);++i)
- for(j=0;j<k;++j)
- if(n-mk<=n-i &&memcmp(T[i],Pk,mk)==0)
- printf(“match/n”);
是O(mn)的时间复杂度。
上面的算法很笨吧,下面看看聪明的AC算法是个啥意思。
2、 AC算法思想
AC算法思想:用多模式串建立一个确定性的树形有限状态机,以主串作为该有限状态机的输入,使状态机进行状态的转换,当到达某些特定的状态时,说明发生模式匹配。
下图是多模式he/ she/ his /hers构成的一个确定性有限状态机,做几点说明:
1、 该状态机优先按照实线标注的状态转换路径进行转换,当所有实线标注的状态转换路径条件不能满足时,按照虚线的状态转换路径进行状态转换。如:状态0时,当输入h,则转换到状态1;输入s,则转换到状态3;否则转换到状态0。
2、 匹配过程如下:从状态0开始进行状态转换,主串作为输入。如主串为:ushers,状态转换的过程是这样的:
3、 当状态转移到2,5,7,9等红色状态点时,说明发生了模式匹配。
如主串为:ushers,则在状态5、2、9等状态时发生模式匹配,匹配的模 式串有she、he、hers。
定义:
在预处理阶段,AC自动机算法建立了三个函数,转向函数goto,失效函数failure和输出函数output,由此构造了一个树型有限自动机。
转向函数,指的是一种状态之间的转向关系。g(pre, x)=next:状态pre在输入一个字符x后转换为状态next(上图中的实线部分)。如果在模式串中不存在这样的转换,则next=failstate。
失效函数,指的也是状态和状态之间一种转向关系。f(per)=next:是在比较失配的情况下使用的转换关系。在构造转向函数时,把不存在的转换用failstate表示,但是failstate不是一个具体的状态,状态机转换转换到failstate状态的时候就不知道该往哪转了。所以就要在状态机中找到一个有意义的状态代替failstate,当出现failstate状态时,自动切换到那个状态。
这个状态节点应该具有这样的特征:从这个状态节点向上直到树根节点(状态0)所经历的输入字符,和从产生failstate状态的那个状态节点向上所经历的输入字符串完全相同。而且这个状态节点,是所有具备这些条件的节点中深度最大的那个节点。如果不存在满足条件的状态节点,则失效函数为0。
累死了。举例子说吧,对状态9输入任何一个字符都会产生failstate状态,需要失效函数。状态3向上到状态0经过的输入字符串为s;而由状态9向上的输入字符串为sreh。字符串s相同,并且状态3是满足此条件的唯一节点,则
f(9)=3。
说来说去,失效函数就是要干这么件事儿:
意思就是说,在比较模式串1发生失配时,找一个模式串2,使得P2[0...j-1] = P1[i-j+1...i]。然后继续比较模式串2。看上面那个图,想起点儿什么东西没有?对了,是KMP算法。有人说AC算法就是KMP算法在多模式匹配情况下的扩展。
输出函数,指的是状态和模式串之间的一种关系。output(i)={P},表示当状态机到达状态i时,模式串集合{P}中的所有模式串可能已经完成匹配。
例:
模式串为:he/ she/ hers/ his 时,如上图所示:
转向函数:
失效函数:
输出函数:
3、 AC代码分析
下面的代码参考snort入侵检测系统开源软件的acsmx.c文件。
3.1数据结构分析
所有状态都被存储在一个ACSM_STATETABLE类型的数组中。
typedef struct {
int NextState[ ALPHABET_SIZE ];
int FailState;
ACSM_PATTERN *MatchList;
}ACSM_STATETABLE;
NextState对应转向函数;FailState对应失效函数;MatchList对应输出函数。
3.2代码分析
代码流程如下图: