可扩展报文分类算法研究与评测

针对报文分类算法的可扩展性,深入分析了典型可扩展报文分类算法的时间、空间复杂度;基于ClassBench工具集开发出可扩展报文分类算法评测系统,利用该系统对典型算法在不同模拟场景下进行评测,并对各算法的性能差异和适用条件进行了系统分析。最后,对今后可扩展报文分类算法的发展趋势作出了展望。     

报文分类算法研究

该文首先对报文分类问题进行了形式化描述,陈述了解决该问题的几种思路并对其进行了性能的边界分析;同时给出了设计高效报文分类算法需要关注的关键问题;对目前常见的报文分类算法作了介绍,分析了这些算法的时间、空间和更新复杂度;并结合常见的报文分类算法的应用指出了各算法的适用范围;最后介绍了其它领域的分类算法的应用,展望了报文分类算法的两个发展方向。     

BFPC:一种新型的基于Bloom Filter的报文分类算法

Bloom Filter是一种支持高速数据查询的数据结构,已被广泛应用到各个领域,包括路由查找、串匹配[1]等。本文将重点研究Bloom Filter在报文分类领域中的应用,提出一种新型的报文分类算法——BFPC,阐述BFPC算法的基本思想,并通过实例对该算法进行了描述。最后,对BFPC算法与其他报文分类算法进行了性能比较。     

基于IXP1200的快速报文分类算法的设计与实现

通过对现有报文分类算法的分析和性能比较,并结合分类规则所具有的特性提出了一种新的基于IXP1200网络处理器的多维报文分类算法,称为PCBNP(packet classification based on network processor),并达到了报文的线速转发.算法除了通过减少分类的规则数和分类的域宽来加快分类的速度外,还采用重定向排序索引、位向量表示匹配规则等技术来加快分类的速度,特别是利用了规则的动态分布规律来确定查找报文字段的顺序,通过先查找“分布最均匀的字段”来达到在所有的字段被查找之前提前找到报文匹配的过滤规则的目的.算法具有高速、多维和可扩展的特性,与现有的算法比较,该算法在综合性能上优于已有的报文分类算法.     

基于IXPl200的快速报文分类算法的设计与实现

通过对现有报文分类算法的分析和性能比较，并结合分类规则所具有的特性提出了一种新的基于IXP1200网络处理器的多维报文分类算法，称为PCBNP(packet classification based on network processor)，并达到了报文的线速转发．算法除了通过减少分类的规则数和分类的域宽来加快分类的速度外，还采用重定向排序索引、位向量表示匹配规则等技术来加快分类的速度，特别是利用了规则的动态分布规律来确定查找报文字段的顺序，通过先查找“分布最均匀的字段”来达到在所有的字段被查找之前提前找到报文匹配的过滤规则的目的．算法具有高速、多维和可扩展的特性，与现有的算法比较，该算法在综合性能上优于已有的报文分类算法．     

报文分类算法研究

阐述了互联网络中报文分类问题的定义、几何意义和最新研究进展.从报文分类算法的实现特征出发,对报文分类问题的各种经典算法进行了分类并逐类地详细介绍.通过对几种典型算法在虚拟环境下进行评测,总结了各种报文分类算法的优缺点和适用环境,并就报文分类问题的研究方向作出展望.     

基于分类规则信息熵的报文处理算法

针对分类规则的预处理问题,提出离群属性检测分类算法。在报文分类规则属性域上计算离群属性子集,利用规则属性加权矢量计算加权距离,分析规则加权邻域的子空间离群影响因子,通过与离群因子阈值比较生成频繁匹配子集对规则进行预处理。实验结果表明,该算法能缩小后续报文的匹配范围,提高报文转发的匹配精度与速度。     

一种新的高维报文分类算法--无相交树算法

报文分类是网络交换设备的基础操作之一，它会在很大程度上影响相关硬件设备和软件系统的功能和性能．目前存在大量的报文分类算法，但大多数都是针对低维分类问题．针对网络管理和网络入侵检测等应用需求的日益增长，该文提出了一种新的高维报文分类算法NI Trie．该算法具有其它报文分类算法所不具备的强表述支持能力和低时间复杂度并存的特点，其期望时间复杂度和期望空间复杂度均达到了同类分类算法的最优或接近最优．它具备较强的软硬件通用能力，可适用于较广的应用领域，实际应用性能良好．     

改进的HyperSplit报文分类算法

针对现有高速、大容量、多域报文分类算法普遍存在内存使用量大的问题,提出一种改进的HyperSplit多域报文分类算法。通过分析现有算法内存使用量大的原因,修正和设计选择分割维度与分割点、去除冗余结构的启发式算法,最大限度减少决策树中的复制规则数量,消除决策树中存在的冗余规则和冗余节点,优化决策树结构。仿真结果表明,该算法与现有多域报文分类算法相比,不依赖于规则集类型和特征,在保证内存访问次数不增加、报文得到线速处理的情况下,可降低算法的内存使用量,当规则集容量为105时,内存使用量降低到HyperSplit算法的80%。     

基于OpenFlow的报文分类算法研究与实现

随着软件定义网络、OpenFlow等技术的兴起,传统的基于5元组的报文分类技术已不能满足OpenFlow基于多元组的细粒度流量控制需求。因此,以分析已有的报文分类算法为基础,采用分而治之的思想,针对OpenFlow报文分类的精确匹配需求,设计实现了一种基于Hash的计数型链表Bloom Filter算法--OF_CBF算法。针对OpenFlow报文分类的通配匹配需求,借鉴正则表达式匹配算法思想,设计实现了基于有限自动机的报文匹配算法--OF_FSMP算法。对两种算法进行分析验证,并初步对两种算法进行了性能分析。     

一种快速的五元一维包分类算法

包分类算法在网络安全产品中至关重要,该文介绍常见的包分类算法,针对现有包分类算法的不足,构造了一种基于Hash函数的可快速查找、快速定位五元一维包分类算法,并给出算法准确性、快速性的理论证明。     

报文分类技术的研究及其应用

Internet网络应用的发展要求路由器支持诸如服务质量(QoS)、网络入侵检测、传输测量与记账、负载平衡、拥塞控制等多种不同的技术，虽然实现这些不同技术的细节变化可能很大，但一个公共的要求是路由器能够基于报文的头的某些字段对报文进行分类．从已有的研究表明，实现高速多维报文分类算法是非常困难的，它已成为路由器的新的瓶颈，因此吸引了许多研究人员的注意．系统论述了报文分类的相关技术，包括分类的模型、可能分类的字段，评价分类的基本标准等，通过对现有报文分类算法的比较和性能分析并结合分类规则所具有的特性，提出了设计报文分类算法所应遵循的原则和思路，同时还讨论了报文分类在网络技术领域中的应用和还需解决的一些相关问题．     

基于RFC算法的快速多维数据包分类算法

数据包分类技术应用于许多网络服务,其性能基本决定了服务的质量。RFC算法是具有代表性的数据包分类算法,分类速度快,但由于存储开销巨大,增加了算法实现的存储消耗,加大了成本。该文在RFC算法的基础上提出了一种利用Hash技术减少存储开销且保持相对快速的数据包分类算法。     

一种适于多维的快速包分类算法

包分类是多种网络应用的关键性技术，包分类算法的性能对网络的时延和吞吐量有决定性的影响。文章介绍一种适于多维的快速包分类算法——RFC算法，论述了算法的原理和实现算法，将RFC算法与几种常见的分类算法作仿真比较，阐述了RFC算法的优越性。     

基于小波包变换和蚁群算法的纹理分类

提出了一种小波包变换和蚁群算法相结合的纹理分类新方法。首先采用小波包变换提取纹理图像的纹理特征向量,然后用蚁群算法进行训练和分类。实验表明小波包变换和蚁群算法应用到纹理分类领域,是一次有效的尝试。     

一种高性能包分类渐增式更新算法

包分类是第4层线速数据包输入处理的核心问题之一，当前包分类问题研究的重点是最差情况下，规则数达到百万、多维的动态算法。尝试格（grid of tries）算法的优点是查找时间复杂度与规则数无关，空间复杂度接近线性；缺点是没有支持渐增式更新的算法，即它是一种静态算法，并且仅支持二维。在此提出了一种尝试格的渐增式更新算法，使之成为动态算法。最终提高了尝试格算法的综合性能。     

基于聚合折叠向量的多维包分类算法*

系统地论述了目前包分类研究的相关领域:分类器的种类、分类算法的评价准则、设计分类算法的原则和现实规则库的特点等.通过对各分类算法和现实规则库的特点进行分析,采用聚合折叠向量法,提出了一种适用于多维大规则库的多域分解查找算法及其硬件实现模型,解决了高性能五维包分类问题.算法采用并行与流水相结合来实现,进一步提高了包分类的性能.     

一种基于IXP2400的多维包分类引擎设计

包分类在基于策略的路由、Qos和防火墙等网络应用中至关重要,在网络中提供这些区分服务的关键机制是数据包分类功能。网络处理器是一种优化处理网络分组数据的可编程集成电路,其高并行性和可编程特点适合用来实现包分类等计算密集型任务。论文根据BV包分类算法的并行特点,提出了一种基于IXP2400的包分类引擎机制,为高速网络环境下实现网络数据的线速处理提供了借鉴价值。