JFFS文件系统及其在嵌入式Linux中的应用

首先对Flash和MTD技术作了简单的介绍,然后通过JFFSl与JFFS2两个不同版本的日志文件系统作对比,分析了JFFS2文件系统的基本特性及其数据压缩、碎片收集和平均磨损等关键性技术,最后,介绍了如何在MontaVista-Linux中实现JFFS2文件系统。     

DDoS攻击从检测到流量识别总体防御方案研究

分布式拒绝服务（DDoS）攻击是互联网安全的严重威胁,攻击发生时会有大规模流量淹没目标网络和主机。能够准确快速地检测到攻击,区分合法拥塞流量和攻击流量,对攻击流量加以清洗,对于DDoS攻击的防御来说十分重要。采用信息熵对流量参数进行实时统计来检测攻击,用累积和（CUSUM）算法控制熵值连续变化情况。检测到攻击后,依据目的IP数量前后增长情况找出受害者,对流向受害者处的流量进行重点观察。由于大规模的攻击流量与合法的拥塞流量非常相似,难以识别,在此对流本身的相似性进行考察,使用流相关系数算法辨别攻击流量和合法拥塞流量,为流量清洗工作提供依据。     

基于多核NPU的TCP数据接收卸载

目前以太网的发展速度远高于存储器和CPU的发展速度,存储器访问和CPU处理网络协议已经成为TCP的性能瓶颈。网络带宽的不断增大对CPU造成了沉重的负担,大约需要1GHz的CPU处理资源对1Gbps的网络流量进行协议处理。为此,使用多核NPU作为NIC,实现TCP接收数据路径中的校验和计算、报文乱序重组功能,并将合并之后的大报文经Linux网卡驱动程序交由协议栈处理,从而减少协议栈处理报文和网卡产生中断的数量,提升端系统的TCP性能。在10Gbps以太网络中,实验取得4.9Gbps的TCP接收数据吞吐量。     

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%.     

面向移动应用识别的结构化特征提取方法

针对移动应用流量监控及行为分析等需要,为有效识别移动网络流量所属的应用,提出一种超文本传输协议（HTTP）流结构化特征提取方法。采取一款自研的基于虚拟专用网络（VPN）的流量采集工具获取研究数据,该工具能够精确标识每一条数据流归属的应用。在特征提取阶段,不预先设计特征构成,通过流聚类、获取最长公共子序列、字符替换得到应用HTTP流的结构化特征。从42种应用的117 772条HTTP流中提取特征,并对测试集的50 387条HTTP流进行识别,所提方法的平均准确率达99%,平均查全率为90.63%,单个应用最大误报率为0.52%。实验结果表明,该结构化特征提取方法能够有效识别移动应用的流量。     

基于机器学习的流量识别技术综述与展望

流量识别是实现网络管理与网络安全的关键环节。随着基于端口号和深度包检测两种流量识别方法相继失效,基于机器学习的流量识别技术成为近十年流量识别领域最受关注的方法。鉴于流量识别技术的重要性,首先介绍流量识别技术的概况及相关基本概念,包括其应用场景、输入对象、识别类型及评价指标。然后详述机器学习背景下,流量识别过程中的数据集获取、特征提取与选择、识别模型设计等关键技术的进展,并对近年主要研究工作进行总结和比较。最后对基于机器学习的流量识别技术面临的主要挑战及未来的发展方向进行探讨与展望。     

基于FSM的高速网络协议识别研究*

〖提出的高速网络协议识别方案用FSM表示RegExp,用硬件完成模式匹配,实现了高速的网络协议识别,解决了基于软件的字符串匹配不能适应高速网络发展的问题。测试表明其模式匹配速度可达到Gbps以上性能。     

线速硬件网络入侵检测系统的范围匹配研究

为解决硬件入侵检测系统的规则匹配问题，提出了一种降低存储资源的范围匹配算法LRC—RM，将规则中的端口范围映射成压缩位向量，并将位向量组织成扩展平衡二叉树，然后对实现的系统进行了评估。采用该技术的网络入侵检测系统，使用的存储空间只有已有算法的1％，有利于硬件在片内完成查找过程，可实现端13范围在OC192链路的线速匹配。     

一种基于FPGA加速的高性能数据解压方法

在数据库、深度学习、高效存储等数据读取性能敏感的应用场景中,数据解压性能对上层应用的服务质量有着重要影响.LZ4无损数据压缩算法具备高速解压特性,因此被广泛应用在高速解压场景中,但其运行需要消耗大量CPU资源.为减少LZ4数据解压开销,学界和业界提出了基于FPGA的LZ4数据解压加速方法 .但现有方法大多采用逐字节顺序处理的计算模式,导致并行度和吞吐率存在较大不足.因此,设计实现高性能LZ4数据解压加速方法成为当前研究亟需解决的关键问题.以LZ4解压的高性能加速为目标,本文研究从多层次对LZ4解压进行并行加速设计,提出了一种基于FPGA加速的高性能LZ4数据解压方法 .首先,本方法研究对LZ4序列解析过程进行并行化改进,设计实现了一个基于多字段并行解析方法的并行化序列解析器,将吞吐率从每周期单字节扩展到每周期多字节.此外,本方法对序列解析器中的高时延长度字段解析逻辑进行优化改进,设计了基于二分法的最大匹配长度快速解析方法,显著减小序列解析器的关键路径时延,使得改进后的设计时钟频率比改进前提高了约21%.其次,基于并行化序列解析器,本方法设计实现了一个高性能数据解压引擎.该引擎将序列解析...     

Bell-LaPadula模型研究综述

对BLP(Bell-LaPadula)模型进行了简单的描述,并从完整性、可用性、灵活性等几个方面归纳了该模型的局限性;讨论了目前国内外针对BLP模型这几个方面的不足进行的相关研究和改进,并进行了总结和展望。