基于XOR Hash的快速IP数据包分类算法研究

文章在哈希算法的基础上,提出了一种基于异或哈希的IP分类算法,该算法的核心有三点:一是将目的/源IP、目的/源端口和协议五域连成比特串,然后分为五块后进行异或,获得分类关键值;二是为了降低冲突率,将异或后的关键值再与一个随机数进行异或,获得最终分类索引值;三是为了保证查找到的规则的正确性,对每一个索引值的源/目的IP地址均匹配一次。通过以上三点改进一般会降低算法的时间复杂度和空间复杂度,通过仿真,当对1万条分类规则进行包分类时,该算法的包分类速度可以达到2Mpps,所消耗的最大内存为6MB。     

一种基于哈希和跳转表的IP分类算法

文章介绍了IP分类技术研究的最新成果,以及IP分类的典型算法。提出了一种基于哈希(Hash)和跳转表Trie树JTTT(JumpingTableTrie-Tree)的IP分类算法,该算法和核心有两点:一是将源/目的端口和协议三域构造成一个哈希函数,因为该三域的交叉组合较少;二是将源/目的IP地址分割为两块构成跳转表和Trie树。通过分析比较,文章提出的算法无论是时间性能还是空间性能均优于GridofTries算法,文中通过仿真给出了最终的分类效果。最后该文对提出的算法在虚拟环境下做了评判。     

基于层次智能切割的IP分类算法

首先对规则数据库存在冲突的情况进行处理,生成了无冲突的规则数据库。然后基于层次智能切割算法,同时构造无冲突的哈希函数,提出了一种新的IP分类算法,即基于层次智能切割和无冲突哈希算法( HICNCH),并且提出利用最小二乘法改进了层次智能切割树分割域的判定准则,使分割更加高效。通过与经典算法的各项指标的比较,论证了该算法具有较小时间复杂度和空间复杂度,综合性能有了较大提高。     

基于无冲突哈希Trie树的IP分类算法的研究

本文提出了一种基于无冲突哈希Trie树的IP分类算法。该算法不仅克服了GridofTries算法在多维IP分类方面的局限性,而且在时间和空间性能上都优于Grid of Tries,是目前时间复杂性和空间复杂性方面综合性能比较好的分类算法。     

基于无冲突哈希Trie树的IP分类算法的研究

本文提出了一种基于无冲突哈希Trie树的IP分类算法。该算法不仅克服了GridofTries算法在多维IP分类方面的局限性，而且在时间和空闻性能上都优于GridofTries，是目前时间复杂性和空间复杂性方面综合性能比较好的分类算法。     

基于无冲突哈希Trie树的IP分类算法的研究

随着计算机网络的快速发展,IP分类算法被广泛地应用于路由器、防火墙和流量计费等软件中。本文在基于无冲突哈希Trie树的快速IP分类算法的基础上给出了一组哈希函数,进一步增强了算法的灵活性。     

基于完全无冲突哈希的IP数据包分类算法研究

介绍了IP分类技术研究的最新成果,以及IP分类的典型算法。提出了一种基于完全无冲突哈希和跳转表Trie树(NHJTTT:Nol-collisionHashandJumpingTableTrie-Tree)的IP分类算法,通过分析比较,该文提出的算法无论是时间性能还是空间性能均优于GridofTries算法,文章通过仿真给出了最终的分类效果。最后该文对提出的算法在虚拟环境下作了评判。     

基于网络处理器的多维包分类算法

提出一种基于网络处理器并行处理能力的多维快速IP数据包分类算法.首先对包过滤规则库进行有效的预处理,以使对规则的分组能够最大限度地发挥并行算法的优势;在合理分组之后对每一组规则实施相关的三值TRIE树最优编码,这种最优编码形式从根本上消除了在对规则库进行压缩编码时产生的规则扩展问题.算法的最终实现,仅需要对数据包进行一次索引表的哈希查询和一次规则匹配,因此有效提高了包分类运算的效率.     

双数组Trie树索引的可操作性研究①

双数组是组织和实现Trie树的一种数据结构。双数组Trie树索引实现的是一种线性时间复杂度的搜索机制,因此被广泛的应用于信息检索和中文分词等领域。然而双数组Trie树索引建立后不易于更新,限制了这种索引的现实应用。在前人的双数组Trie树优化索引构造的基础上,分析了插入和删除操作的所有可能情况,提出了对双数组Trie树索引进行相关操作的算法。最后分析了其时间和空间开支,并用实验结果证明了其可行性。     

异或和取模运算的负载均衡算法

引入信息熵对哈希函数的输入值进行随机度测试,实验证明增加异或字段数并划分字段后进行异或运算能提高运算结果的随机测度值.标识字段有很高的位熵值,函数输入值中加入此值能减少负载迁移次数而运算效率与CRC16接近.采用源IP、目的IP、源端口、目的端口、标识字段作为输入值,并划分为8位的比特串进行异或运算,然后再进行取模运算的双哈希算法运算效率较高而且均衡性好,适合于高速网络环境下的入侵检测.