一种用于深度包检测的正则表达式分组算法

当前深度包检测算法通常需要将正则表达式转换为NFA或者DFA．但是随着网络带宽的不断增加．NFA和DFA状态占用的存储空间越来越大,极大地考验着系统的存储能力。为了应对这个问题．提出一种基于正则表达式相性的分组算法来对表达式进行分组,实验证明该算法能减少NFA和DFA状态的数量,提高匹配的效率。     

深度包检测中一种高效的正则表达式压缩算法

提出一种基于确定的有穷状态自动机(deterministic finite automaton,简称DFA)的正则表达式压缩算法.首先,定义了膨胀率DR(distending rate)来描述正则表达式的膨胀特性.然后基于DR提出一种分片的算法RECCADR (regular expressions cut and combine algorithm based on DR),有效地选择出导致DFA状态膨胀的片段并隔离,降低了单个正则表达式存储需求.同时,基于正则表达式的组合关系提出一种选择性分群算法REGADR(regular expressions group algorithm based on DR),在可以接受的存储需求总量下,通过选择性分群大幅度减少了状态机的个数,有效地降低了匹配算法的复杂性.     

基于正则表达式的深度包检测算法

在深入分析了DFA状态数对算法性能影响的基础上,提出了一种新的基于正则表达式的深度包检测算法,该算法保证在任意有限的系统资源下算法的时间复杂度空间复杂度最小。在Linux下实现了该算法,并对基于L7-filter模式集合的网络数据包进行了大量检测实验。结果表明,与已有的正则表达式算法比较,该算法的时间复杂度和空降复杂度最小。     

一种新型精确深度包检测引擎研究与设计

传统的深度包检测算法通常存在频率带宽瓶颈、不能精确匹配、不切实际的存储要求等其中之一或数个缺点.本文基于哈希与Bloom Filter提出一种新型精确匹配结构:Bloom Filter分类器,首先基于哈希对特征串分组,再用多组Bloom Filter对输入串分类,在每长度定位到唯一可能的匹配串并对比验证.对Snort、ClamAV集合进行了存储实验评估,以约1.22(字节/字符)的低存储代价实现对万条字符串集的精确匹配.该结构具有精确匹配、多字节匹配扩展简单、不存在带宽瓶颈等优点.     

面向高效深度包检测的启发式正则表达式分组算法*

经过对正则表达式合并DFA状态爆炸问题的分析,采用正则表达式两两合并DFA的状态增加数之和衡量多个正则表达式合并后真实的状态增加情况,将正则表达式最优分组问题归约为带权无向图的k-最大割问题。在此基础上,提出一种面向高效深度包检测的启发式正则表达式分组算法REG-EDPI。采用贪婪策略构造初始解,引入移除参数进行迭代优化。实验表明相比于其他算法,REG-EDPI算法能够在合理的运行时间内,获得更优的分组策略,具有更强的实际应用价值。     

一种面向深度包检测的DFA压缩算法

DFA (确定性有限自动机)对于实现深度包检测（deep packet inspection, DPI）技术具有重要作用。随着深度包检测规则的不断增多,DFA所需的存储空间急剧增大。为此,本文提出了一种基于字符替换的DFA压缩算法,利用状态转换表中每个状态通常只有少数几个不同跳转的特点,我们将状态转换表分解为剩余表和字符替换表,减少了存储空间。此外,通过使相似的状态可以共享相同的字符替换表以进一步压缩存储空间。最后,本文给出了复杂度为O(n2)的压缩算法,n为DFA的状态数。实验结果表明,该算法在L7-filter和Snort规则集上具有较稳定的压缩率,压缩率都在5%以下。     

一种改进的XFA在深度包检测中的应用

提出了一种应用于深度包检测的改进XFA。该算法在XFA的分支迁移边上添加判断指令,消除XFA存在冗余迁移边的问题;采用并行检测机制,将匹配线程升级为两个并行的线程,预统计线程和状态机匹配线程,加快匹配速度。实验验证该算法有更快的运行速度和稳定性,适合多核计算环境。     

面向深度包检测的DFA细粒度并行匹配方法

确定性有限自动机(DFA)是实现正则表达式匹配的一种有效手段,但DFA的状态跳转是串行的,导致匹配速度慢、难以满足高速骨干网环境深度包检测(DPI)的性能需求.提出了一种称为LBDFA(Loopback DFA)的细粒度并行化状态跳转方法,通过将在Loopback状态上的连续跳转并行化,提高了匹配速度.此外,利用Bloom filter消除该并行跳转中的临时偏离现象,进一步提高了并行潜力.在L7-filter以及Snort规则集上的测试结果表明,LBDFA能够满足10 Gbps以上的正则表达式匹配需求.     

一种基于深度报文检测的FSM状态表压缩技术

针对深度报文检测中正则表达式模式匹配的状态表爆炸问题,提出并实现了一种集合交割的预编码方法(SI-precode),在正则表达式转换成DFA前对所有输入符号进行预编码,通过压缩输入,减少FSM中输入符号的种类,从而压缩状态转移表的空间.证明了预编码生成的状态机的正确性及其与原状态机的同态性.采用L7-filter模式进行实验表明SI-precode不仅提高了正则表达式的编译速度,针对单模式状态机,其状态转移表空间比不进行预编码压缩了87%～97%,50个模式的多模式状态机可压缩59%.预编码在软硬件结合体系结构下进行协议识别时不会对性能造成影响;对纯软件结构性能降低2%～4%.     

面向存储的正则表达式匹配算法综述

正则表达式匹配是当前深度包检测领域中的关键性技术.介绍了面向存储的正则表达式匹配算法的基本思想和设计方法,给出了算法分类并比较了典型压缩算法间的差异,分析了正则表达式语法对算法设计的影响,最后论述了目前研究中面临的技术难点并对今后算法设计的发展趋势作了展望.     

一种高效匹配PCRE的扩展自动机

分析现有方法处理状态爆炸的局限性,将条件函数和位图结构引入自动机,提出一种位图移位有限自动机(Bs-FA),并给出由正则表达式到Bs-FA的一般方法。对计数字符组与前缀交迭的情况,仅需引入较小位图空间,就能使整个自动机内存空间明显减少。在实际规则集上评估,并与现有方法进行比较,说明该自动机的应用价值。     

深度报文检测中基于GPU的正则表达式匹配引擎*

提出了一种基于GPU的正则表达式匹配引擎来加速深度报文检测中的模式匹配过程。该引擎基于DFA模型,在匹配时每一个GPU线程处理一个报文,通过大量的并行线程来提高引擎的吞吐量。基于NVIDIA GeForce 9800GT GPU的实验表明,该引擎处理实际网络报文时的吞吐量达到了7.91 Gbps。     

基于图划分的正则表达式分组算法

针对多条正则表达式转换为确定型有限自动机带来的状态空间膨胀问题,借鉴图划分的思想,提出一种改进的分组算法。与原分组算法相比,该算法在分组数相同时状态数平均减少30%,在某些情况下能获得更少的分组数。实验结果证明,该算法能有效降低匹配算法的复杂度。     

Electrochemical DNA biosensor for the detection of interaction between di[azino-di(5,6-azafluorene)-κ-NN′]dichlormanganous and DNA

A new Mn(II) complex of MnL₂Cl₂ (L = azino-di(5,6-azafluorene)-κ²-NN′) was synthesized and utilized as an electrochemical indicator for the determination of hepatitis B virus (HBV) based on its interaction with MnL₂Cl₂. The electrochemical behavior of interaction of MnL₂Cl₂ with salmon sperm DNA was investigated on glassy carbon electrode (GCE). In the presence of salmon sperm DNA, the peak current of [MnL₂]²⁺ was decreased and the peak potential was shifted positively without appearance of new peaks. The binding ratio between [MnL₂]²⁺ and salmon sperm DNA was calculated to be 2:1 and the binding constant was 3.72 × 10⁸ mol² L⁻². The extent of hybridization was evaluated on the basis of the difference between signals of [MnL₂]²⁺ with probe DNA before and after hybridization with complementary sequence. Control experiments performed with non-complementary and mismatch sequence demonstrated the good selectivity of the biosensor. With this approach, a sequence of the HBV could be quantified over the range from 1.76 × 10⁻⁸ to 1.07 × 10⁻⁶ mol L⁻¹, with a linear correlation of r = 0.9904 and a detection limit of 6.80 × 10⁻⁹ mol L⁻¹. Additionally, the binding mechanism was preliminarily discussed. The mode of interaction between MnL₂Cl₂ and DNA was found to be primary intercalation binding.