文献类型：期刊文章

作　　者：付文亮[1] 嵩天[1] 周舟[2]

机构地区：[1]北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心,北京100081 [2]中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室,北京100093

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61272510;60803002;61070198;61379145)资助~~

年　　份：2014

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：414-422

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20141017431023)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于深包检测技术的流量分类方法可以达到95%以上的识别率和准确率.然而,由于计算复杂性高、存储消耗大等原因,主流软件方法只能提供百兆(线速率)处理能力,而且不能处理大量流并发的情况.文中提出一个基于深包检测技术的芯片级流量分类架构RocketTC,通过对应用层协议特征、匹配引擎和流管理策略进行优化,使其支持万兆级数据吞吐率.RocketTC具有两个核心模块:基于FPGA的流管理器和动态可重构的分类引擎阵列,前者实现万兆吞吐率下的流表管理,后者快速检测流量特征并支持动态协议特征更新特性.文中提出的分类方法使用轻量级DPI方法,通过缩小检测范围和特征长度进一步减少计算复杂度和存储消耗.我们使用Xilinx Virtex-5FPGA对上述设计进行实现与在线流量测试,结果表明RocketTC可以对92种网络协议进行识别,准确率达到97%,而且稳定提供20Gbps线速处理能力.

关 键 词：架构设计 网络流量分类 FPGA  多级流水  部分动态可重构(PDR)中图法  

分 类 号：TP393]