基于自注意力机制的无边界应用动作识别方法

近年来,工业互联网获得了飞速的发展.但是和传统互联网一样,工业互联网也面临着大量的网络攻击威胁和敏感信息泄露风险.而流量识别技术,特别是细粒度的应用动作识别技术,可以辅助网络管理者对异常行为进行检测和及早发现隐私泄露风险,保障工业互联网的安全.然而,现有动作识别技术依赖对流量数据中动作边界的预先分割,无法识别无边界的动作,难以应用于实际场景.为解决这一问题,提出一种无边界动作识别算法：首先构建基于自注意力机制的包级识别模型,对数据包进行动作分类;然后提出动作聚合算法,从数据包的分类结果中聚合出动作序列;最后,建立2种新指标来衡量识别结果的好坏.为验证算法的可行性,以微信为实例进行实验,结果表明该模型能够取得最高超过90%的序列识别精度.这一研究成果将有望极大推动应用动作识别技术的实用化.     

基于两级存储的正则表达式匹配技术

为解决正则表达式匹配中内存需求与检测性能的矛盾,首次提出两级存储的匹配方案。将马尔可夫链理论应用于自动机,通过求解稳态向量,得到各状态被随机访问的概率。将高概率的状态表项配置在FPGA嵌入存储器中,低概率的状态表项配置在SRAM中。使用L7-filter规则集进行实验,吞吐量达到33Gbit/s,匹配性能比将状态表完全存储在SRAM中提高了50倍。     

一种报文过滤设备配置管理系统的实现

本文介绍了一种串联模式的网络报文过滤设备及其配置管理系统和实现模块,该设备串接在两个路由器之间,根据设置的过滤规则阻止报文通过。过滤设备能够根据CAM中的规则对流经的报文进行匹配过滤。根据设备的特性,我们设计了一种高效的配置管理系统,能够高效地管理和快速配置多达10万条的过滤规则。     

NetMagic平台上正则表达式匹配技术实现

在基于有限状态自动机的正则表达式匹配技术中,存储需求和匹配性能是一对相互制约的因素.统计分析发现,对于给定的自动机,状态的访问概率分布呈Zipf规律.为解决存储和性能的矛盾,设计并实现了基于Net Magic的两级存储的匹配引擎;根据状态的访问概率特性,将访问概率较高的状态配置在小容量的高速存储器中,访问概率较低的状态配置在大容量的低速存储器中,从而达到存储与性能的平衡.同时利用FPGA内部多RAM块特性,实例化多个匹配引擎,进一步使匹配速度线性提升.在资源充裕的条件下,理论上可达到65Gbps的吞吐量.实验表明单位存储代价大幅降低,但受限于Net Magic存储资源、频率及端口速率,实际性能为2.1Gbps.     

一种基于硬件的大规模哈希流表设计与实现

基于流的报文处理是防火墙、入侵检测等网络安全应用的重要组成功能,其中流表是流处理技术的关键数据结构,流表的规模及访问性能直接影响到流处理的能力和速度。着眼于高速网络下大规模流表的硬件实现,设计了一种基于硬件的千万级哈希流表查找架构,并在FPGA平台上进行了实现和测试。该方案在保证访存效率的同时很好地解决了冲突的难题,利用有限的存储资源,满足了高达4 900万项的流表查找需求,测试能够实现92Mdesc/s的表查找速度,支持约220Gbps高速以太网的处理能力。     

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。     

网络流量分析系统的设计与实现

随着网络速度的不断增长及网络应用的不断增多,网络监管的难度大大增加.实现了一种高速网络流量的实时监控系统NTAS——网络流量分析系统.通过PF_ RING底层报文捕获模块,捕获网络流量,并对网络流量进行完整会话管理以及在此基础上基于有穷自动机(DFA)的协议识别,解决了同类系统性能不足和协议识别率不高的问题.最后给出了NTAS与同类系统的比较测试.测试结果表明,NTAS具备在高速网络环境下对网络流量的实时分析处理的能力.     

一种双机热备份机群的可信性建模分析

通过马尔可夫模型对SHD2IP系统中的双机热备份系统进行可信性建模和分析,从理论上对SHD2IP系统的可信度和安全度进行研究,并根据设定的参数分析参数对系统可信度和安全度的影响。最后根据参数对系统影响的大小提出提高系统性能的思路。     

路由器房问表技术研究

1 引言作为一个公共的网络,Internet是缺乏安全性的,因此对内部网而言,必须采取一定的措施,保证内部私有信息的安全。路由器工作在网络层,其主要工作是转发IP报文,它是内部网和Internet的衔接处,所有内部网络到Internet的报文都要流经路由器。尽管路由器非常灵活,并拥有高度的用户配置能力,但它们一般并不查看所传输的数据,也不提供认证远程用户,加密     

基于正则表达式的应用层协议识别加速

在当今网络中,传统的采用端口进行协议识别已越来越无法满足需求.采用了正则表达式进行协议识别,并对其匹配正确性和速度进行了优化.通过将NFA匹配引擎转换为DFA匹配引擎,不仅减少了其状态数,还提高了匹配的速度;在匹配方式上提出了3种匹配方式,并加以测试比较,并与One-Pass扫描算法相结合.通过对DARPA数据集进行测试,验证加速后的匹配正确性比L7-filter高,匹配速度则可达到其6.5倍.