基于并行Bloom过滤器组的深度包检测研究

发布时间：2025-05-19 23:56

　　深度包检测是网络入侵检测系统与网络入侵防护系统的核心组件，它不仅检测数据包头部信息而且可监测数据包的有效载荷，通过将数据包的内容与一组预先定义的规则进行匹配来监测和阻止具有危害行为的网络数据包。深度包检测是计算密集型操作，主要应用在高速路由器的关键数据路径上，需要检查高速海量的数据包，并与成千上万条规则进行特征匹配。随着网络带宽和业务流量的迅猛增长以及特征规则集的日益增多，现有的深度包检测技术面临高性能的挑战。本文着力于研究快速、有效的深度包检测算法，主要工作有： 1）针对基于软件、硬件的深度数据包检测技术存在处理速度或规则集更新困难等方面的局限性，提出一种在多核平台上基于并行Bloom过滤器组的深度数据包检测算法。算法中首先将规则集按规则的长度分组，构造一个并行布鲁姆过滤器组，组中每个计数式布鲁姆过滤器表示特定规则长度的规则集。为了减少执行过程中的冲突概率和计算量，构造了高性能的哈希函数，然后基于多核平台的并行处理能力使用并行编程实现了该算法。理论分析和实验结果表明该算法是一种时空有效的算法。 2）针对高速网络中数据包的线速处理需求，结合多核CPU及并行Bloom过滤器组的优点...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 挑战和目标
        1.3.1 深度包检测的挑战
        1.3.2 深度包检测设计的目标
    1.4 本文研究内容
    1.5 本文组织结构
第2章 深度包检测相关研究综述
    2.1 深度包检测技术简介
        2.1.1 深度包检测的概念
        2.1.2 深度包检测的主要识别技术
        2.1.3 深度包检测技术应用
    2.2 特征字符串模式匹配算法
        2.2.1 单模式匹配的 Boyer-Moore 算法
        2.2.2 多模式匹配的 Aho-Corasick 算法
        2.2.3 算法性能比较
    2.3 哈希表
        2.3.1 哈希表的基本概念与特性
        2.3.2 哈希表的冲突解决策略
    2.4 布鲁姆过滤器
        2.4.1 标准布鲁姆过滤器
        2.4.2 计数式布鲁姆过滤器
    2.5 本章小结
第3章 基于并行 Bloom 过滤器组的深度包检测算法
    3.1 基本模型的提出
    3.2 算法设计
        3.2.1 并行 Bloom 过滤器组算法
        3.2.2 哈希函数的构造
        3.2.3 计数式 Bloom 过滤器参数的设置
        3.2.4 算法性能分析
    3.3 实验结果及分析
        3.3.1 实验环境和参数设置
        3.3.3 匹配吞吐量
        3.3.4 存储空间
    3.4 本章小结
第4章 多步长的快速深度包检测算法
    4.1 引言
    4.2 基本模型的提出
    4.3 算法设计
        4.3.1 多步长并行 Bloom 过滤器组算法
        4.3.2 分析器的设计
        4.3.3 算法性能分析
    4.4 实验结果及分析
        4.4.1 实验环境和参数设置
        4.4.2 匹配吞吐量
        4.4.3 存储空间
    4.5 本章小结
第5章 基于并行 Bloom 过滤器组算法的 Snort 原型系统
    5.1 入侵检测系统 Snort
        5.1.1 Snort 系统概述
        5.1.2 Snort 总体流程
        5.1.3 Snort 体系结构
    5.2 基于并行 Bloom 过滤器组算法的 Snort 原型构建
        5.2.1 Snort 模式匹配算法原理
        5.2.2 Snort 模式匹配算法源码分析
        5.2.3 基于并行 Bloom 过滤器组算法的植入
    5.3 系统工作环境
        5.3.1 系统硬件环境
        5.3.2 系统软件环境
    5.4 运行实例
    5.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文
附录 B 攻读学位期间参与的主要项目



本文编号：4046521