JP4885842B2 - コンテンツ、特に2つのコンピュータファイルに共通する抽出部分の検索方法 - Google Patents
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Description
a)第1ファイルを、選択されたサイズをもった一連のデータパケットに区分し、該ファイル内のパケットのアドレスを識別するステップ。
b)各パケットのアドレスにデジタル署名を関連付けるステップであって、該デジタル署名が、少なくとも3つの状態、つまり、「真」、「偽」、及び「不定」のうちから、1つのファジー論理状態を規定するとともに、該署名が、前記ファイルから生じるデータの組み合わせ計算に起因するものとされるステップ。
その後に共通の抽出部分の検索を続行する本方法は、正確には、以下のステップを有する。
c)前記第1ファイルの各パケットアドレスに関連するファジー論理状態を、前記第2ファイルから生じるデータに基づいて決定されるファジー論理状態と比較するステップ。
d)前記共通の抽出部分の検索から、前記第1ファイル及び第2ファイルの各アドレスのペア、即ち、それぞれの論理状態が「真」及び「偽」、あるいは「偽」及び「真」とされるアドレスのペアを排除するとともに、前記共通の抽出部分を含む傾向をもつデータパケットを特定するアドレスの他のペアを保持するステップ。
「真」(前記パケットの全データが、第1の条件を満たす場合)
「偽」(前記パケットの全データが、前記第1の条件とは正反対である第2の条件を満たす場合)
「不定」(前記パケットのあるデータが前記第1の条件を満たす一方で、前記パケットの他のデータが前記第2の条件を満たす場合)
a1)前記ファイルのデータが、所定のサンプリング周波数で得られ、かつ2進法表示コードに従ってコード化された値をもったサンプルの文字列とみなされるステップ。
a2)前記サンプルに対してデジタルフィルタを適用するステップであって、該フィルタが、前記サンプルのパケットに関連付けられたデジタル署名について「不定」状態を得る確率を最小限にするように適合されたステップ。
前記サンプルデータにスペクトル変換を適用すること、
前記スペクトル変換にローパスフィルタを適用すること、
前記ローパスフィルタの後に、逆スペクトル変換を適用することである。
sin(PI・f・T)/(PI・f・T)
の形式で表現される。尚、ここで、「sin()」は正弦関数であり、
PI=3.1416及び
T=(K−1)/Fe
である。ここで、「K」は係数の所定数であり、「Fe」は前記サンプリング周波数である。
前記パケットに対して、前記フィルタ処理されたサンプルの全てが選択された基準値(Vref)よりも大きい場合に、該パケットのアドレスに状態「真」が割り当てられ、
前記パケットに対して、前記フィルタ処理されたサンプルの全てが選択された基準値(Vref)よりも小さい場合に、該パケットのアドレスに状態「偽」が割り当てられ、
前記パケットに対して、前記フィルタ処理されたサンプルのあるものが選択された基準値(Vref)よりも小さく、かつ前記フィルタ処理されたサンプルの他のものが選択された基準値(Vref)よりも大きい場合には、該パケットのアドレスに状態「不定」が割り当てられる。
「fn+k」は、前記ステップa1)で得られた、フィルタ処理されていないサンプルであり、
「K」は、前記デジタルフィルタの係数の個数であり、好ましくは偶数に選択され、
「Kref」は、フィルタ処理されていないサンプルfnの周りでの、前記フィルタ処理されていないサンプルの個数であり、好ましくは偶数であって、かつ係数の個数Kよりも大きくなるように選択される。
「f(n+i)」は、フィルタ処理されていないサンプルであり、
「filteri」は、デジタルフィルタの係数であり、場合によっては0とされる閾値を取り入れた係数である。
そして、パケットに含まれる、フィルタ処理されていないサンプルの数kが選択され、これは、最小で2に等しく、式「(TEF−I1−I2+1)/2」以下である。尚、ここで、「TEF」は、検索される共通の抽出部分についての所望の最小サイズである。
検索される共通の抽出部分についての、前記した所望の最小サイズの任意値TEFに対して、パケットに含まれるフィルタ処理されていないサンプルの前記した数kとして使用可能な値の範囲が決定され、
前記の数kについての使用可能な各々の値に対して、デジタル署名の連続するデータの最適サイズTESが決定され、その連続に対してサイズTEFの共通の抽出部分の検出が保証される。
前記最適サイズTESは、式E[(TEF−I1−I2+1)/k]−1以下であり、ここで、E(X)は、Xの整数部を示す。
粗い検索のための、デジタル署名の形成とそれらの比較を含む、第1のグループのステップ。
・前記粗い検索を満足するアドレスの範囲における同一性の比較を含む、特に詳細な検索のための、第2のグループのステップ。
・ファイルのデータは、パケット当たりの選択される数kのサンプルとされる該サンプルの文字列とみなされ、この選択された数kの値は、実行される最小の比較演算を探すことにより、初期に最適化される。
実行すべきデジタル署名の比較演算の総数、及び
その後に実行すべきデータの同一性を比較する演算の総数。
この演算の総数は有限の組の数kに対して最小値である。
選択されたサンプリング周波数でのサンプリングを適用し、
周波数空間でのローパスフィルタリングに対応するデジタルフィルタリングを適用し、
第1ファイルのアドレスのそれぞれに関連付けられた「真」、「偽」又は「不定」状態でのデジタル署名を得るための、フィルタ処理されたサンプルの組み合わせを適用し、
他方、前記第2ファイルに対して、
選択されたサンプリング周波数でのサンプリングを適用し、
周波数空間でのローパスフィルタリングに対応するデジタルフィルタリングを適用し、
各パケットのフィルタ処理されたサンプルに関連付けられた論理状態を、各パケットから選択された単一のフィルタ処理されたサンプルに関連付けられた論理状態に基づいて決定し(好ましくは、各パケットの第1サンプルとして)、
これらを「真」又は「偽」の論理状態しか含まないデジタル署名を得るように行い、これにより、前記デジタル署名の比較の選択性を向上させる。
第1ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「真」又は「不定」であり、他方で第2ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「真」である場合に、前記アドレスのペアが、共通の抽出部分の検索から保持され、
第1ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「偽」又は「不定」であり、他方で第2ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「偽」である場合に、前記アドレスのペアが、共通の抽出部分の検索に対して保持され、
また、アドレスのその他のペアは、検索から除外される。
B0+21B1+...+27B7
によって得られる。
「L」:位置(0,0)及びサイズ1
「e」:位置(1,8)及びサイズ1
「 」:位置(2,2)及びサイズ1(「スペース」)
「r」:位置(7,5)及びサイズ1
「e」:位置(8,8)及びサイズ1
「 mouto」:位置(2,3)及びサイズ6
「mouton」:位置(3,4)及びサイズ6
である。
・開始位置のペア(0,0)の分析開始
・第1ファイルに関する開始位置の昇順、及び第1ファイルに関する同開始位置を有するペア全てについての、第2ファイルに関する開始位置の昇順
・その位置のペアについての分析の終了(第1ファイルの最終データ項目、第2ファイルの最終データ項目)
・ペア(n,m)は、第1ファイルに関する開始位置n及び第2ファイルに関する開始位置mを、最終的にラベル付けする。
・一般的な場合には、(n,m+1)
・位置m+1が第2ファイルの最終データ項目を行過ぎ、かつ、位置n+1が第1ファイルの最終データ項目を行過ぎない特別な場合には、(n+1,0)。
(第1ファイルのサイズ)×(第2ファイルのサイズ)
(第1ファイルのサイズ−n+1)×(第2ファイルのサイズ−n+1)
・比較されるファイル毎のデジタル署名の計算、及びデジタル署名の共通の抽出部分の検索とともにデジタル署名の比較を用いた、ファイル間での粗い検索、並びに、
・ファイルの部分、つまり、これに対応してデジタル署名の共通の抽出部分にマッチするファイルの部分において、共通の抽出部分を検索する従来のアルゴリズムの実施を用いた、デジタル署名の発見された共通の各抽出部分に対する、ファイル間での詳細検索。
・2値状態をファイルの各データアドレスと関連付けることにより、2値署名を計算するステップ。用いる計算法則は、固定サイズのファイル抽出部分と各2値状態との後方関連付けを可能とする。
・インデックス比と等しいサイズをもったブロックに関する、2値署名の状態同士を相互比較することにより、ファジー署名を計算するステップ。N個の連続する2値状態の各ブロックが、1つのファジー状態を決定する。
・ファイルの最初の2つのアドレスの2値状態「0」と「1」は異なるため、これらの状態に適用されるファジー論理OR演算は「?」を与える。
・ファイルの3番目と4番目のアドレスの2値状態「0」と「0」は、「0」に等しいため、これらの状態に適用されるファジー論理OR演算は「0」を与える。
・ファイルの5番目と6番目のアドレスの2値状態「1」と「0」は異なるため、これらの状態に適用されるファジー論理OR演算は「?」を与える、など。
・文字のASCIIコードの整数値が厳密に111未満である場合には、状態0。
・文字のASCIIコードの整数値が111以上である場合は、状態1。
∀x∈[t,t+p],s(x)>0ならば、States(t,p)=1
∀x∈[t,t+p],s(x)<0ならば、States(t,p)=0
それ以外の場合、States(t,p)=?
状態1を引き出す確率:P1(f,p)
状態0を引き出す確率:P0(f,p)
状態?を引き出す確率:P?(f,p)
p∈[0,T/2]の場合
P1(f,p)=P0(f,p)=(T/2−p)/T=1/2−p/T=1/2−pf
P?(f,p)=1−P1(f,p)−P0(f,p)=2pf
pがT/2より大きい場合
P1(f,p)=P0(f,p)=0
P?(f,p)=1
n サンプル数(−∞から+∞の間にある整数)
Tn サンプルnの時点: Tn=n・Te
fn サンプルnの値: fn=f(Tn)
f∈[−Fe/2,Fe/2]に対して、
∧
F(f)=F(f)/Fe
その他の値fに対して、
F(f)=0
f(x)=sin(x)/x 、 x=πFe(t−nTe)
即ち、以下のようになる。
f∈[−Fe/2,Fe/2]
∀x∈[t,t+p],s(x)>0ならば、States(t,p)=1
∀x∈[t,t+p],s(x)<0ならば、States(t,p)=0
それ以外の場合、States(t,p)=?
∀i∈{0,k−1},sn+i>0ならば、States(n,k)=1
∀i∈{0,k−1},sn+i<0ならば、States(n,k)=0
それ以外の場合、States(n,k)=?
∀x∈[t,t+p],f(x)>0ならば、Statef(t,p)=1
∀x∈[t,t+p],f(x)<0ならば、Statef(t,p)=0
それ以外の場合、Statef(t,p)=?
∀i∈{0,k−1},fn+i>0ならば、Statef(n,k)=1
∀i∈{0,k−1},fn+i<0ならば、Statef(n,k)=0
それ以外の場合、Statef(n,k)=?
P1(f,k)=P0(f,k)=0
P?(f,k)=1
P1b(k=1)=P0b(k=1)=1/2
P?b(k=1)=0
P1b(k=2)=P0b(k=2)=(1/2)2
P?b(k=2)=1−P1b−P0b=1−2×(1/2)2
P1b(k=n)=P0b(k=n)=(1/2)n
P?b(k=n)=1−P1b−P0b=1−2・(1/2)n
Filter(f):フィルタリング演算子のフーリエ変換
filter(t):逆フーリエ変換を適用することによりFilter(f)に関連付けられた関数
ボレルの定理は、以下の関係を与える。
R(f)=Filter(f)×F(f)
・デジタルフィルタの係数の個数が増加すると、生成されるフィルタの精度が高まる。
・逆に、サンプルrnの計算速度は、係数の個数が増加すると遅くなる。
整数k∈[−K,K]に対して、filterk=Cst
その他のk値に対して、filterk=0
t∈[−T/2,T/2]に対して、σ(t)=1
それ以外の場合、σ(t)=0
P1=P0=1/4
P?=1/2
この問題を軽減するために、以下のように、基準値パラメータVrefが導入され、これは、サンプルfnに基づくデジタルフィルタリングによって得られる、k個の連続するサンプルrn{rn、rn+1、...、rn+k−1}の列に亘ってファジー状態を決定する規則に対して持ち込まれる。
∀i∈{0,k−1},rn+i>=Vrefならば、Stater(n,k)=1
∀i∈{0,k−1},rn+i<Vrefならば、Stater(n,k)=0
それ以外の場合、Stater(n,k)=?
∀i∈{0,k−1},rn+i>=Vrefn+iならば、Stater(n,k)=1
∀i∈{0,k−1},rn+i<Vrefn+iならば、Stater(n,k)=0
それ以外の場合、Stater(n,k)=?
∀i∈{0,k−1},r’n+i>=0ならば、Stater(n,k)=1
∀i∈{0,k−1},r’n+i<0ならば、Stater(n,k)=0
それ以外の場合、Stater(n,k)=?
Filter(f)=Σavg(K,f)−Σavg(Kref,f)
K=interv×k 及び Kref=intervref×k
Filter(k,f)=Σavg(interv×k,f)−Σavg(intervref×k,f)
Filter1(k,f)=Σavg(2k,f)−Σavg(14k,f)
Filter2(k,f)=Σavg(3k,f)−Σavg(14k,f)
Filter3(k,f)=Σavg(5k,f)−Σavg(14k,f)
Filter4(k,f)=Σavg(7k,f)−Σavg(14k,f)
・各サンプルrnに関連付けられた2値状態ebnの決定。
ここで、rn<0であればebn=0、さもなくばebn=1とされる。
・連続する2値状態{ebn,ebn+1,ebn+2,...,ebn+k+1}のグループに対する論理ORによる、ファジー状態sn/kの決定。
sn/k=(ebn or ebn+1 or ebn+2 or ... or ebn+k+1)
sn/k=(ebn or ebn+1 or ebn+2 or ... or ebn+k+1)
尚、ここで好ましくは、サンプルfnの同じ開始アドレスに従う。
TEF≧I1+I2+k(TES+1)−1、及び、
TES≧1 (これは単に、デジタル署名の共通の抽出部分についての最小サイズである。)
TEFmini=I1+I2+2(TES+1)−1
kmax=[(TEF−I1−I2+1)/2]の整数部
TES≦[(TEF−I1+I2+1)/k]の整数部−1
TEF≧k(intervref+TES+1)−2
kmin=2≦k≦kmax=[(TEF+2)/(intervref+2))]の整数部
TES≦[(TEF+2)/k]の整数部−(intervref+1)
・TES以上のサイズをもった、デジタル署名の共通の抽出部分を検索すること。
・デジタル署名の、発見された共通の抽出部分のそれぞれに対して、デジタル署名の共通の抽出部分についての開始位置のペアと関連して、ファイルの抽出部分についての開始位置のペアのセットの中から、サイズTEFをもった、ファイルの共通の抽出部分を対象として検索すること。
・ファイルのデータを引き出す確率は独立である。
・さらに、デジタル署名のデータを引き出す確率は独立である。
TF1:比較する第1ファイルのサイズ
TF2:第1ファイルと比較される第2ファイルのサイズ
TS1:第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のサイズ
TS2:第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のサイズ
TS1=TFl/k 及び TS2=TF2/k
抽出部分の第1データのテストに対して:1回の演算
抽出部分の第2データのテストに対して:PS回の演算
抽出部分のTES番目のデータのテストに対して:PSTES−1回の演算
Total1=(TF1×TF2)×(1−PSTES)/(k2×(1−PS))
I1+I2+k(TES+1)−1≦TEF<I1+I2+k(TES+2)−1
Na2×(1−PFTEF)/(1−PF)
TS1×TS2×PSTES
Total2=(TF1×TF2)×(Na2/k2)×PSTES×(1−PFTEF)/(1−PF)
Total2≧(TF1×TF2)×PSTES×(1−PFTEF)/(1−PF)、及び、
Total2<4×(TF1×TF2)×PSTES×(1−PFTEF)/(1−PF)
Total3=(TF1×TF2)×(1−PSTES)/(k2(1−PS))
+(TF1×TF2)×(Na/k)2×PSTES×(1−PFTEF)/(1−PF)
Total3=(TF1×TF2)×[(1/(k2×(1−PS)))+((Na/k)2×PSTES/(1−PF))]
Gain=1/[(1/(k2×(1−PS)))+((Na/k)2×PSTES/(1−PF))]
・1/k2をもつ和の第1項は、kが増加するにつれて急速に減少する。
・PSTES(k)をもつ和の第2項は、kが増加するにつれて増大する。というのも、TES(k)の値は、kが増加するにつれて減少するからである。
TES=[(TEF+2)/k]の整数部−(intervref+1)
Total1=[(TF1×TF2)/k2]×[1+(PSI×(1−PSD(TES−1))/(1−PSD))]
Total2=(TF1×TF2)×(Na/k)2×PSI×PSD(TES−1)×(1−PFTEF)/(1−PF)
Total1=[(TF1×TF2)/k2]×[1+(PSI/(1−PSD))]
Total2=(TF1×TF2)×(Na/k)2×PSI×PSD(TES−1)/(1−PF)
そしてTotal3=(TF1×TF2)×[(1+(PSI/(1−PSD))/k2+((Na/k)2×PSI×PSD(TES−1))/(1−PF)]
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0に等しい場合には、第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0又は?に等しいことを要する。
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1に等しい場合には、第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1又は?に等しいことを要する。
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が?に等しい場合には、第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態は0、1、又は?の、いずれの値をとってもよい。
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0に等しく、かつ第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0又は?に等しい(確率=P0×(P0+P?))
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1に等しく、かつ第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1又は?に等しい(確率=P1×(P1+P?))
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が?に等しく、かつ第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が、任意の値をとる(確率=P?×1=P?)。
PSI=P0×(P0+P?)+P1×(P1+P?)+P?
PSI=P0×(1−P1)+P1×(1−P0)+P?=1−2×P0×P1
・第1ファイルに関連付けられたアドレス(n1/k)をもった、デジタル署名のデータ項目のそれぞれは、アドレスn1,n1+1,...,n1+k−1の、k個の連続する2値状態を相互比較することにより決定される。
・第1ファイルに関連付けられたアドレス(n2/k)をもった、デジタル署名のデータ項目のそれぞれは、アドレスn2について計算された2値状態を単にコピーすることによって決定される。
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0に等しい場合には、第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0に等しいことを要する。
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1に等しい場合には、第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1に等しくことを要する。
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が?に等しい場合には、第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態は、0又は1のいずれの値をとってもよい。
P0’+P1’=1
P0≦P0’≦P0+P?
P1’≦P1’≦P1+P?
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0に等しく、かつ第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が0に等しい(確率=P0×P0’)
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1に等しく、かつ第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が1に等しい(確率=P1×P1’)
・第1ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が?に等しく、かつ第2ファイルに関連付けられたデジタル署名のデータ項目の状態が、任意の値をとる(確率=P?×1=P?)。
PSI’=P0×P0’+P1×P1’+P?
≦P0×(P0+P?)+P1×(P1+P?)+P?
≦PSI
Naf=(TEF−I1−I2−k×TES+1)個の、あり得るアドレス
(k×n2+I2+k×(TES−1)−(TEF−1))と(k×n2−I1)との間となる。即ち、全体として、以下のようになる。
Nab=(TEF−I1−I2−k×(TES−1))個の、あり得るアドレス
Naf=TEF−k×intervref−k×TES+2
Nab=TEF−k×intervref−k×(TES−1)+1
・PSIは常にPSD未満である。
・kが一定の場合、intervが増加するとPSIはわすかに減少するが、PSDはほぼ一定である。
・kが一定の場合、intervrefが増加すると、PSIはわずかに減少する。
・規則1では、各データ項目の8ビットで整数をコード化する規則によって、サンプルfnがとる値を決定する。
・規則2では、2ビットでのシフトにより8ビットをローテイトした後で、これらの値を決定する。
・規則3では、4ビットでのシフトにより8ビットをローテイトした後で、これらの値を決定する。
・規則4では、6ビットでのシフトにより8ビットをローテイトした後で、これらの値を決定する。
・各規則では、平均値デジタルフィルタ、例えばinterv=4及びintervref=10のフィルタに対して、全く同一のパラメータのペアを用いる。
[((TF1×TF2)/k2)×PSI×PSD(TES−1)]×[A×B×k]
ここで、Aは、対象となる検索関数の呼び出し回数を表す定数であり、Bは、ハードディスクデータの読み出し回数を表す定数である。
・比較されるファイル当たりの、デジタル署名の計算
・デジタル署名の共通の抽出部分の検索を用いた、デジタル署名の比較
Total1=[(TF1×TF2)/k2]×[1+PSI×(1−PSD(TES―1))/(1−PSD))]
N=[(TF1×TF2)/k2]×PSI×PSD(TES−1)、
ここで、TES=[(TEF−I1−I2+1)/k]の整数部−1
・第1ファイルの格納に好適な第1コンピュータエンティティPC1
・第2ファイルの格納に好適な第2コンピュータエンティティPC2
・第1コンピュータエンティティPC1と第2コンピュータエンティティPC2との間の通信手段COM
Claims (29)
- コンピュータが、バイナリデータ形式の第1ファイルと第2ファイルとに共通する、1つ以上の抽出部分を検索するコンテンツ検索方法であって、
少なくとも第1ファイルの前準備として、
a)前記第1ファイルを、選択されたサイズをもった一連のデータパケットに区分し、該ファイル内のパケットのアドレスを識別するステップと、
b)各パケットのアドレスにデジタル署名を関連付けるステップであって、該デジタル署名が、少なくとも3つの状態、つまり、「真」、「偽」、及び「不定」のうちから、1つのファジー論理状態を規定するとともに、該デジタル署名が、前記ファイルから生じるデータの組み合わせ計算の結果として得られるステップと、を有し、
さらに、前記方法は、共通の抽出部分の検索を続行するとともに、
c)前記第1ファイルの各パケットアドレスに関連付けられたファジー論理状態を、前記第2ファイルから生じるデータに基づいて決定されたファジー論理状態と比較するステップと、
d)前記共通の抽出部分の検索から、前記第1ファイル及び第2ファイルの各アドレスのペアであって、それぞれの論理状態が「真」及び「偽」、あるいは「偽」及び「真」とされるアドレスのペアを排除するとともに、前記共通の抽出部分を含む傾向をもつデータパケットを特定するアドレスのペアを保持するステップと、を有することを特徴とする方法。 - 前記ステップb)において、データパケットには、
前記パケットのデータが全て第1の条件を満たす場合に、状態「真」を割り当て、
前記パケットのデータが全て前記第1の条件とは正反対である第2の条件を満たす場合に、状態「偽」を割り当て、
前記パケットの特定のデータが前記第1の条件を満たし、前記パケットの他のデータが前記第2の条件を満たす場合に、状態「不定」を割り当てることを特徴とする、請求項1に記載の方法。 - 前記ステップb)に先立つ処理がファイルのデータに適用され、該先立つ処理は、
a1)前記ファイルのデータが、所定のサンプリング周波数(Fe)で得られ、かつ2進法表示コードに従ってコード化された値をもったサンプルの文字列とみなされるステップと、
a2)前記サンプル(fn)に対してデジタルフィルタを適用するステップであって、該フィルタが、前記サンプルのパケットに関連付けられたデジタル署名について「不定」状態を得る確率を最小限にするように構成されたステップと、を有することを特徴とする、請求項1又は2に記載の方法。 - 前記デジタルフィルタの適用として、
前記サンプルデータにスペクトル変換を適用し、
前記スペクトル変換にローパスフィルタを適用し、
前記ローパスフィルタの後に、逆スペクトル変換を適用する、ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記ローパスフィルタは、
ほぼ[−Fe/2(k−1),+Fe/2(k−1)]の区間の周波数帯域で動作し、
ここで、「Fe」は前記サンプリング周波数であり、「k」はパケットに含まれるサンプルの数である、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記デジタルフィルタが、同様の値の所定数の係数を含み、関連付けられた前記ローパスフィルタの周波数応答が、周波数fの関数として、
sin(PI・f・T)/(PI・f・T)
の形式で表現され、ここで、「sin()」は正弦関数であり、
PI=3.1416及び
T=(K−1)/Fe
であり、ここで、「K」は係数の所定数であり、「Fe」は前記サンプリング周波数である、ことを特徴とする、請求項4又は5に記載の方法。 - 前記デジタルフィルタが、所定数(2K+1)個の係数をもった平均値フィルタであり、2つの連続するフィルタ処理されたサンプル間の差(rn+1−rn)が、2つのフィルタ処理されていないサンプルであって係数の前記所定数だけ離れた、第1のランク及び第2のランクをもったサンプル間の差(fn+K+1−fn−K)に比例し、前記フィルタ処理されたサンプルの計算がこの関係を用いて実行され、行うべき計算動作の回数が低減されるようにしたことを特徴とする、請求項3から6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記フィルタの係数の所定数(2K+1)は、「2k−1」以上であり、ここで、「k」がパケットに含まれるサンプルの数であることを特徴とする、請求項6又は7に記載の方法。
- パケットに対して、前記フィルタ処理されたサンプルの全てが選択された基準値(Vref)よりも大きい場合に、該パケットのアドレスに状態「真」を割り当て、
前記パケットに対して、前記フィルタ処理されたサンプルの全てが選択された基準値(Vref)よりも小さい場合に、該パケットのアドレスに状態「偽」を割り当て、
前記パケットに対して、前記フィルタ処理されたサンプルのあるものが選択された基準値(Vref)よりも小さく、かつ前記フィルタ処理されたサンプルの他のものが選択された基準値(Vref)よりも大きい場合には、該パケットのアドレスに状態「不定」を割り当てることを特徴とする、請求項2及び請求項3から8のいずれか1項に記載の方法。 - 任意の次数nをもつ、フィルタ処理されたサンプルrnの全てに対して、前記基準値(Vref)が、任意の同一次数nをもつ、フィルタ処理されていないサンプルfnを中心として、選択された数のフィルタ処理されていない連続のサンプルに亘って、フィルタ処理されていないサンプルfkの値を平均化することにより計算されることを特徴とする、請求項9に記載の方法。
- 前記の和は、並行して行われる処理に従って、前記フィルタ処理されていないサンプルfnに対して、それぞれ前記係数の個数Kを変化させて複数回数適用されることを特徴とする、請求項11に記載の方法。
- 少なくとも前記第1ファイルに関連付けられたファジー状態はそれぞれ、少なくとも2ビットでコード化されることを特徴とする、請求項1から12のいずれか1項に記載の方法。
- 係数の最小の個数Kについて決定されたファジー状態が、最小有効ビットに関してコード化され、係数のより大きい個数Kについて決定されたファジー状態が、後続のビットに関してコード化され、選択された総ビット数まで同様にコード化されるようにしたことを特徴とする、請求項12又は請求項13に記載の方法。
- 検索される共通の抽出部分についての、前記した所望の最小サイズの任意値「TEF」に対して、パケットに含まれるフィルタ処理されていないサンプルの前記した数kとして使用可能な値の範囲が決定され、
前記の数kとして使用可能な各々の値に対して、デジタル署名の連続するデータの最適サイズ「TES」が決定され、その連続に対してサイズTEFの共通の抽出部分の検出が保証され、
前記最適サイズ「TES」が、式E[(TEF−I1−I2+1)/k]−1以下であり、ここで、E(X)はXの整数部を示す、ことを特徴とする請求項15に記載の方法。 - 比較される2つのファイルが、英数字文字、特にテキスト及び/又はコンピュータ又は遺伝子コード、を表すデータを含む場合において、
粗い検索のための、デジタル署名の形成とそれらの比較を含む、第1のグループのステップと、
前記粗い検索を満足するアドレスの範囲における同一性の比較を含む、第2のグループのステップと、を有し、
ファイルのデータは、パケット毎の選択される数kのサンプルとされる該サンプルの文字列とみなされ、
この選択された数kの値は、実行される最小の比較演算を探すことにより、初期に最適化されることを特徴とする。請求項1から16のいずれか1項に記載の方法。 - パケット毎のサンプルの前記選択される数kの最適化について、
実行すべきデジタル署名の比較演算の総数、及び、
その後に実行すべきデータの同一性を比較する演算の総数が考慮され、
前記演算の総数は有限の組の数kに対して最小値であることを特徴とする、請求項17に記載の方法。 - パケット毎のサンプルの前記選択される数kを最適化するために用いる情報であって、検索される共通の抽出部分の、最小の所望のサイズ(TEF)に関する情報が得られ、そして、パケット毎のサンプルの最適数kが、前記最小サイズ(TEF)に伴って実質的に変化して、検索される共通の抽出部分についての所望の最小サイズが大きいほど、共通の抽出部分の検索にかかる期間が短くなることを特徴とする、請求項17又は18に記載の方法。
- デジタル署名の形成及びその比較を含むステップの単一のグループを構成する、共通の抽出部分の検索を有し、パケット毎のデータ項目数は、共通の抽出部分についての誤検出確率の許容される閾値を明示する信頼度指数を初期に定めることで最適化されることを特徴とする、請求項1から16のいずれか1項に記載の方法。
- 前記第1ファイルに対して、
選択されたサンプリング周波数でのサンプリングを行い、
周波数空間でのローパスフィルタリングに対応するデジタルフィルタリングを行い、
前記第1ファイルのアドレスのそれぞれに関連付けられた「真」、「偽」又は「不定」状態でのデジタル署名を得るための、フィルタ処理されたサンプルを組み合わせ、
他方、前記第2ファイルに対して、
選択されたサンプリング周波数でのサンプリングを行い、
周波数空間でのローパスフィルタリングに対応するデジタルフィルタリングを行い、
各パケットのフィルタ処理されたサンプルに関連付けられた論理状態を、各パケットから選択された、単一のフィルタ処理されたサンプルに関連付けられた論理状態に基づいて決定し、
これらを「真」又は「偽」の論理状態しか含まないデジタル署名を得るように行い、これにより、前記デジタル署名の比較の選択性を向上させることを特徴とする、請求項3から20のいずれか1項に記載の方法。 - 前記第1ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「真」又は「不定」であり、前記第2ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「真」である場合に、前記アドレスのペアが、共通の抽出部分の検索から保持され、
前記第1ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「偽」又は「不定」であり、前記第2ファイルのアドレスに関連付けられた論理状態が「偽」である場合に、前記アドレスのペアが、共通の抽出部分の検索に対して保持され、
また、アドレスのその他のペアは、検索から排除されるようにした、ことを特徴とする請求項21に記載の方法。 - 前記第1及び第2ファイルが、デジタル化された信号のサンプルのファイルであり、データを前処理するステップを有し、ノイズ基準よりも高いレベルをもった信号部分に関連付けられたデータを考慮に入れたことを特徴とする、請求項20に記載の方法。
- 前記第1及び第2ファイルが、デジタル化された信号のサンプルのファイルであり、好ましくは前記第1及び第2ファイルのパケットの相対サイズを調整することにより、前記第1及び第2ファイルの検索速度の相違を許容するように、検索結果を一元管理するステップを備えたことを特徴とする、請求項20又は23に記載の方法。
- 前記第1及び第2ファイルのうち、少なくとも1つはデータストリームであり、共通の抽出部分の検索方法がリアルタイムで実行されることを特徴とする、請求項1から24のいずれか1項に記載の方法。
- コンピュータの中央装置のメモリ、又は該中央装置の読取部と協働するように作られたリムーバブルメディアに格納される、コンピュータプログラムであって、請求項1から25のいずれか1項に記載の方法のステップを、前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
- 前記第1及び第2ファイルに共通する、1つ以上の抽出部分を検索するために、少なくとも第1及び第2ファイルを格納するメモリを備えたコンピュータ装置であって、
請求項26に記載のコンピュータプログラムを実行することを特徴とするコンピュータ装置。 - 第1ファイルを格納するための第1コンピュータと、
第2ファイルを格納するための第2コンピュータと、
前記第1コンピュータと前記第2コンピュータとの間の通信手段と、を備えたシステムであって、
前記第1コンピュータ及び前記第2コンピュータのうちの1つは、少なくとも、前記第1及び第2ファイルに共通の抽出部分を検索するために、請求項26に記載のコンピュータプログラムを実行することを特徴とするシステム。 - 前記第1コンピュータ及び前記第2コンピュータは、前記第1及び第2ファイルの一方のファイルと、他方のファイルとの遠隔アップデートを行うことを特徴とする請求項28に記載のシステム。
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