文献类型：期刊文章

作　　者：姜海洋[1,2,3] 李雪菲[1,2] 杨晔[1,2]

JIANG Haiyang;LI Xuefei;YANG Ye(Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;Jiangsu Future Networks Innovation Institute,Nanjing 211111,China)

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所,北京100190 [2]中国科学院大学,北京100049 [3]江苏省未来网络创新研究院,南京211111

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家重点研发计划(2019YFB1804500);光合基金B类(20210702)。

年　　份：2022

卷　　号：44

期　　号：2

起止页码：581-590

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着网络带宽的快速增长,作为网络安全设备核心模块的多模式匹配(MPM)算法面临严峻的性能挑战。该文提出一种高效的数据包分割和并行匹配算法—距离比较并行匹配算法(DCPM)。和已有方法相比,并行的DCPM线程间不存在同步开销,引入的冗余检测开销达到理论最小。基于Aho-Corasick(AC)算法,在8核处理器平台上将DCPM算法与已有的数据包分割方法进行了性能比较。实验结果表明,和已有方法相比,DCPM算法的适应性更好,性能受网络流量中模式串占比、模式串长度及自动机状态数等因素的影响更小;在处理真实数据集时,DCPM算法的加速比提升1.3~3.5倍。

关 键 词：模式匹配  多线程 多核 深度包检测 AHO-CORASICK算法

分 类 号：TN915.08] TP393.08]