基于XML的案例推理：表示方法与Snort规则应用

本文探讨了"基于XML的案例表示和案例库构造方法"这一主题，它将案例推理（CBR）这一强大的人工智能技术与可扩展标记语言（XML）相结合。在论文中，作者提出了一种创新的案例表示方法，利用XML的结构化和灵活性，以更好地存储和检索案例数据。这种方法引入了文档类型定义（DTD），通过对比传统的数据库系统，强调了XML在案例表示中的优势，如易于理解、扩展性和跨平台兼容性。 具体来说，作者详细定义了XML在案例表示中的应用框架，包括如何编码案例特征、关系和上下文信息，使得案例数据能够在CBR系统中高效地进行搜索和匹配。他们以Snort规则的案例化为例，Snort是一种网络入侵检测系统，展示了如何将现有的规则集合转换为XML格式，从而简化案例管理，提高系统的响应速度和精确度。 该研究不仅为CBR技术的实际应用提供了新的实现手段，而且也为信息安全领域带来了潜在的改进。通过与XML集成，案例库的构建和管理变得更加高效和灵活，适应了现代信息技术的发展需求。此外，论文还提到了该工作的资助背景，包括国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等多个项目的支持，显示出研究者们对这一领域研究的重视和投入。 作者团队由李玲娟副教授、汤文宇硕士研究生和王汝传教授组成，他们的研究方向涉及数据挖掘、信息安全和网格计算等领域，这表明他们在多个层面上对基于XML的案例表示进行了深入研究。这篇论文不仅是一项理论贡献，也具有实际应用价值，对于推动基于案例推理技术在IT领域的进一步发展具有重要意义。