基于多维布隆过滤器的模式匹配引擎

针对传统的模式匹配引擎不具备完整报文检测功能的问题和出现的速度瓶颈,提出了基于FPGA实现的多维布隆过滤器解决方案,设计了能够同时检测报头和有效负载的多模式匹配引擎。引擎使用多维布隆过滤器过滤出可疑报文,由位拆分状态机进行精确匹配。分析和试验结果表明：与传统方法相比,基于多维布隆过滤器的模式匹配引擎可以并行检测报头和报文内容,在降低过滤器误判率的同时,有效提高了引擎的吞吐量。     

基于布隆过滤器的网页搜索去重方法

介绍布隆过滤器的相关理论,对MD5哈希算法进行较为详细的分析,对GPU和CPU的结构及运算特点进行分析比较,提出一种基于布隆过滤器并使用GPU进行URL的MD5计算的网页搜索去重方法。     

基于重复数据删除的远程备份系统

针对传统远程备份中大量冗余数据导致备份效率低下和存储空间浪费的问题,设计并实现了一个基于重复数据删除的远程备份系统。首先根据文件的内容用Rabin指纹将备份文件划分为变长的数据块,把每个数据块的相关信息发送到备份中心,在备份中心利用Google Bigtable及Leveldb的索引算法辅以布隆过滤器对数据块进行判重,最后只传输和存储不重复的数据块。实验结果表明,采用该系统备份相似的数据集能够有效删除其中的重复数据。对数据集进行增量备份,在增量数据变化不大时,相比Rsync备份有更少的网络流量。     

基于单哈希计数布隆的DDS自动发现算法

针对DDS简单自动发现算法中网络传输量大、内存消耗高以及端点匹配时间长的问题,提出一种基于单哈希计数布隆过滤器的DDS自动发现算法——SDP＿OHCBF。通过将标准布隆过滤器升级为计数布隆过滤器以支持元素删除操作,使用单个哈希函数和取模运算代替标准布隆过滤器中的多个哈希运算,加快布隆过滤器的元素查询过程。仿真验证结果表明,该算法降低了DDS自动发现过程的网络传输量与内存消耗,支持元素删除操作,提高了数据发布/订阅的实时性。     

区块链应用下的新型区块链布隆过滤器

布隆过滤器(BF)可以高效查询元素是否在指定集合中,广泛应用于区块链成员查询中.针对现有的通用布隆过滤器无法充分利用区块链数据特性及通用设备计算资源的问题,提出一种新型区块链布隆过滤器(BBF).首先,改进布隆过滤器数据结构,对BBF以组为单位进行细分,从而将元素的映射范围限制在一个组内,减少访存失败次数,提高访存效率.其次,利用区块链数据的特性,提出一种简化的三阶段哈希映射函数,减少计算开销.在此基础上,使用单指令多数据流(SIMD)技术实现元素插入和查询操作的并行处理,提高BBF构建及查询速度,最终实现区块链上数据的高效查询和分析.实验结果显示,BBF与BF、OMBF两个主流布隆过滤器相比,其正向查询时的成员查询速度分别提高4倍、3倍,性能提升显著.     

可验证布隆过滤器:加速区块链中的不存在查询与证明

传统基于区块链的“真实存储”系统在过滤“无效查询请求”时忽略了提供“不存在证明”,恶意节点可以随时对指定用户发动拒绝服务攻击.本文提出了可验证布隆过滤器的一种构建方式,基于布隆过滤器快速过滤无效查询请求的同时能有效提供证据证明数据不存在;此外,针对证明过程中可能造成的隐私泄露问题,本文提出了“隐秘的可验证布隆过滤器”和“数据混淆”两种方式,前者确保每个“不存在证明”只会泄露布隆过滤器的一位置零位,减少了数据泄露量;后者则是在前者的基础上进一步降低用户从泄露的布隆过滤器中推测出真实内容准确率.实验数据表明,当无效查询请求量占比为35%时,读取性能提升大约30%;当无效查询请求量占比为95%时,读取性能可提升十倍以上.     

基于Bloom Filter的混合云存储安全去重方案

针对现有云存储系统中数据去重采用的收敛加密算法容易遭到暴力破解以及猜测攻击等不足,提出一种基于布隆过滤器的混合云存储安全去重方案BFHDedup,改进现有混合云存储系统模型,私有云部署密钥服务器Key Server支持布隆过滤器认证用户的权限身份,实现了用户的细粒度访问控制。同时使用双层加密机制,在传统收敛加密算法基础上增加额外的加密算法并且将文件级别去重和块级别去重相结合实现细粒度去重。此外,BFHDedup采用密钥加密链机制应对去重带来的密钥管理难题。安全性分析及仿真实验结果表明,该方案在可容忍的时间开销代价下实现了较高的数据机密性,有效抵抗暴力破解以及猜测攻击,提高了去重比率并且减少了存储空间。     

基于计数型布隆过滤器的可排序密文检索方法

云计算环境下密文检索困难,已有的可搜索加密方案存在时间效率低、文件检索索引不支持更新、检索结果不能实现按精确度排序等问题。首先基于计数型布隆过滤器构建文件检索索引,将文件集中的关键词哈希映射到计数型布隆过滤器索引向量,实现了按关键词进行密文检索,同时,支持密文检索索引的动态更新。其次,由于计数型布隆过滤器本身不具备语义功能,不能实现按相关度对检索结果排序,引入关键词频率矩阵和词频逆文本频率（TF-IDF）模型计算关键词的相关度分值,以实现按相关度分值对检索结果排序。最后,理论和实验性能分析证明了该方法的安全性、可更新能力、可排序能力和高效性。     

面向外包关联规则挖掘的隐私保护算法研究

为解决外包关联规则挖掘中的隐私保护问题,针对现有基于标准布隆过滤器算法时间效率低、可逆性较差等不足,提出一种基于独立映射空间布隆过滤器的算法。将原始事务数据库转换成布隆过滤器的形式,根据转换后每个事务向量的海明重量进行事务压缩,利用矩阵列向量进行“与”运算,计算候选项集的支持度,从而得出频繁项集。实验结果表明,与原算法相比,该算法在保证误判率的同时,能提高时间效率,具有良好的可逆性和安全性,实用性更强。     

基于动态附加布隆过滤器的RFID数据冗余处理算法

针对RFID设备在读取标签信息时产生的高度冗余会造成实时传输压力、存储空间浪费和上层应用分析结果不可靠等问题,提出一种动态附加布隆过滤器算法(Dynamic-Additional Bloom Filter,DATRBF)来清除RFID冗余数据.首先结合RFID动态数据流特点,利用时间和阅读器因素的影响设计了基础布隆过滤器(Time-Reader Bloom Filter,TRBF),然后根据定时间区间内数据量变化动态决定是否调整或附加额外的TRBF,通过附加TRBF从而扩充数组的方式将误判率控制在阈值内,最后结合两个过滤器对数据是否冗余进行综合判断.实验证明,在过滤RFID实时动态数据流中的冗余数据时,DATRBF算法相比传统布隆过滤器(Bloom Filter,BF)和时空布隆过滤器(Temporal-Spatial Bloom Filter,TSBF)有明显的优势,在数据量随机波动时DATRBF的误判率平均约为TSBF的49％,且DATRBF算法能够在数据量持续上升时保持平稳的低误判率.