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一种基于FPGA压缩DFA的高速正则表达式匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
正则表达式匹配技术在网络应用中面临两方面的制约,一方面,复杂或大规模规则导致DFA存储空间急剧膨胀,现有的内存容量难以支撑;另一方面,传统计算机架构的DFA处理能力有限,很难满足高速网络流的线速处理需求。因此,提出一种基于FPGA使用改进游程编码压缩DFA的高速正则表达式匹配算法。实现了基于改进游程编码的DFA引擎架构、分组存储与多路并行比较器技术。该算法不仅具有游程编码的压缩效果,而且压缩后的DFA实现一次状态转移只需2个时钟周期。 相似文献
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提出了一种适合空间协议识别的改进BM算法。首先给出了一种基于比特距离的空间数据预处理算法,增大字符集数量,并通过引入小数跳进机制,提高BM算法协议分组头匹配效率;然后应用正则表达式进行协议识别,利用层次关系法提高多层空间协议识别效率;最后对提出的算法进行了复杂度分析和实验验证。结果表明:对于识别模式串长度为m的单层协议,算法时间复杂度可降低到BM算法的(1+m/4)/m,对多层协议识别效率可提高2.5倍;同时,与BM算法相比,提出的算法可有效解决模式串长度不足与存在大量不确定数据的问题,在数据量较大情况下具有更高的识别效率,且所形成的分组可有效抑制正则表达式DFA匹配引擎状态膨胀。 相似文献
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多个正则表达式规则编译成一个DFA(deter minister finite automata)时,会产生状态爆炸、存储急剧增加的现象。针对最严重的状态爆炸问题,从信息论的角度给出了解释,并提出多维数学模型,将冗余状态分为0维状态和1维状态,通过前者按照维度压缩,后者动态构建的方法将空间复杂度降到理论下界,并在此基础上提出多维有限自动机(MFA, multi-dimensional finite automata)。实验表明,MFA构造时间比XFA略少,比DFA、STT冗余压缩算法和Hybrid-FA降低了2~3个数量级;存储空间比XFA略高,比DFA、STT冗余压缩算法、mDFA、Hybrid-FA降低了1~2个数量级;匹配时间比DFA、Hybrid-FA略多,但是比XFA略少,比STT冗余压缩算法和mDFA降低了1~2个数量级。 相似文献
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针对特定条件下含有“.*”的正则表达式规则相互作用产生的状态爆炸问题,本文提出一种基于多维立方体的确定性有限自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)结构,将冗余状态按维度划分并压缩,并设计相应的多维立方体确定性有限自动机(Multi-Dimension-Cube-DFA,M-D-Cube-DFA)算法,通过构造动态交点的方法实现等价的状态转移.理论分析和仿真实验表明,与DFA算法相比,在维持时间复杂度不变的基础上对状态数目和存储空间进行了对数级别压缩. 相似文献
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目前,面向网络流实时处理的正则表达式匹配技术面临两方面的挑战:一方面,复杂或大规模规则集会导致DFA存储空间爆炸的问题;另一方面,传统计算机的串行DFA匹配技术很难满足对高速主干网的线速深度包检测。本文提出了一个基于改进游程编码的DFA压缩算法,并在FPGA上高效实现了该压缩DFA的匹配引擎。测试结果表明规则集的单个DFA的吞吐率均大于800Mbps,在FPGA块内存最大利用率情况下的理论最大吞吐率达到49.5Gbps。 相似文献
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高性能深度包检测系统使用确定型有穷自动机DFA(Deterministic Finite Automata)来执行数据包的检测过程.然而,DFA所带来的存储消耗问题使其难以适用于片内资源稀缺的FPGA.目前已存在多种算法着眼于解决DFA的空间爆炸问题,但是其在带来较好压缩率的同时,也在一定程度上影响到了系统的检测速度.本文提出了一种无匹配时间损耗的DFA压缩算法,并在此基础上,基于FPGA硬件平台,设计实现了单个DFA匹配引擎.实验测试结果表明,本文所设计的算法,在未影响整个系统匹配性能的前提下,可以实现10%~30%左右的压缩率. 相似文献
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基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量多步预测 总被引:2,自引:0,他引:2
网络流量预测是网络管理及网络拥塞控制的重要问题,针对该问题提出一种基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量预测方法。首先利用0-1混沌测试法与最大Lyapunov指数法对不同时间尺度下的网络流量样本数据进行分析,确定网络流量在不同时间尺度下都具有混沌特性。将相空间重构技术引入网络流量预测,通过C-C方法确定延迟时间,G-P算法确定嵌入维数。对网络流量时间序列进行相空间重构之后,利用一种改进的回声状态网络进行网络流量的多步预测。提出一种改进的和声搜索优化算法对回声状态网络的相关参数进行优化以提高预测精度。利用网络流量的公共数据集以及实际数据进行了仿真,结果表明,提出的预测方法具有更高的预测精度以及更小的预测误差。 相似文献