首页> 中文学位 >一种面向DPI的内存高效的布鲁姆过滤器研究
【6h】

一种面向DPI的内存高效的布鲁姆过滤器研究

代理获取

目录

文摘

英文文摘

论文说明:图表目录

声明

第1章 绪论

1.1研究背景

1.2研究现状及意义

1.3本文主要内容

1.4本文章节结构

第2章 深度包检测与布鲁姆过滤器技术基础

2.1深度包检测技术基础

2.1.1包过滤的发展

2.1.2深度包检测的概念

2.2深度包检测技术的类型

2.3深度包检测技术应用

2.4哈希查询算法

2.4.1查询的基本概念与分类

2.4.2哈希算法

2.4.3从哈希到布鲁姆过滤器

2.5标准布鲁姆过滤器

2.5.1标准布鲁姆过滤器查询描述

2.5.2标准布鲁姆过滤器误判率分析

2.6计数式布鲁姆过滤器

2.7本章小结

第3章 值域哈希布鲁姆过滤器原理

3.1值域二次哈希过滤方法的提出

3.1.1假阳性误判率的产生

3.1.2值域二次哈希过滤方法

3.2值域哈希布鲁姆过滤器原理

3.3值域哈希布鲁姆过滤器实例查询

3.4假阳性误判率分析

3.5本章小结

第4章 值域哈希布鲁姆过滤器的设计

4.1数据结构设计

4.1.1 VHBF结构体描述

4.1.2通用哈希函数

4.1.3位掩码数组

4.2值域哈希布鲁姆过滤器算法实现

4.2.1插入算法

4.2.2查询算法

4.2.3删除算法

4.3性能评估

4.3.1 VHBF的参数测试

4.3.2假阳性误判率

4.3.3空间消耗比较

4.4本章小结

第5章 值域哈希布鲁姆过滤器在DPI中的实现

5.1深度包检测实现策略

5.2访问控制引擎

5.3内容过滤引擎实现

5.3.1 H3哈希函数

5.3.2哈希模块实现

5.3.3定制LPM_RAM

5.3.4 VHBF硬件设计

5.4 DPI数据流窗口设计

5.5吞吐率分析

5.6本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

附录

展开▼

摘要

在网络入侵检测系统中,深度包检测(Deep Packet Inspection,DPI)是一个至关重要的组件,它影响了整个系统的性能。DPI不仅检测数据包的包头而且对数据包的内容也进行检测。一项对开源的网络入侵检测系统SNORT的分析显示,特征检测就消耗了系统30%至80%的CPU资源。可见,随着网络带宽和特征集的飞速增长,实现高性能的实时深度包检测是一个重要议题。 布鲁姆过滤器(Bloom Filter)采用一个位数组表示数据集合并能有效支持元素的哈希查找,是一种能够简洁地表示集合并支持集合查询的数据结构。但是布鲁姆过滤器在达到其高效简洁表示集合的同时,却存在某元素不属于数据集合而被指称属于该数据集合的可能性,即假阳性误判率。尽管可以在布鲁姆过滤器查询之后再增加一个分析器来降低误判,但是这样将带来两个缺陷。首先,分析器的性能可能会成为系统的性能瓶颈。其次,特征集的大小会对分析器的性能有着负面影响,并且分析器的内存利用率是不高的。 本论文对布鲁姆过滤器进行了深入的研究,系统地综述了布鲁姆过滤器查询算法迄今为止的主要研究成果,分析了目前布鲁姆过滤器查询算法的研究现状与缺陷。针对布鲁姆过滤器存在的不足,提出并实现了一种内存高效的值域哈希布鲁姆过滤器(Value Hash Bloom Filter,VHBF),值域哈希布鲁姆过滤器采用二次哈希过滤方法减少了对内存空间的占用,有效地降低了布鲁姆过滤器的假阳性误判率。通过对值域哈希布鲁姆过滤器进行了理论分析与实验仿真,实验结果表明值域哈希布鲁姆过滤器降低了假阳性误判率,内存占用明显低于扩展式布鲁姆过滤器。在此基础上,本文论述了值域哈希布鲁姆过滤器在深度包检测中的实现,通过并行内容过滤引擎的设计实现了高速匹配。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号