本文選題：NetFPGA + 網(wǎng)絡(luò)流特征提取��； 參考：《哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報》2017年02期

【摘要】：針對包采樣技術(shù)在高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中提取流特征準(zhǔn)確率低的問題,利用NetFPGA運(yùn)行速度快,并行處理能力強(qiáng)的優(yōu)勢,實現(xiàn)了一個實時網(wǎng)絡(luò)流特征提取系統(tǒng),使其支持千兆級數(shù)據(jù)吞吐率。該系統(tǒng)有兩個重要模塊:地址映射模塊和流表核心處理模塊,前者將Bob Jenkins哈希算法通過流水線方式設(shè)計,實現(xiàn)流記錄的快速索引;后者通過對流記錄的并行查詢與匹配,實現(xiàn)對流表的快速更新。對該系統(tǒng)進(jìn)行在線流量測試,結(jié)果表明其能夠在1Gbps網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流特征的實時提取。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of packet sampling technology in high speed network environment, a real-time network flow feature extraction system is implemented by using the advantages of fast running speed and strong parallel processing ability of NetFPGA. Make it support thousand megabytes of data throughput. The system has two important modules: address mapping module and stream table core processing module. The former realizes the fast index of stream record by pipeline design of Bob Jenkins hash algorithm, and the latter realizes the fast index of stream record by parallel query and matching of convection record. The fast updating of the convection table is realized. The system is tested on line, and the results show that it can extract the feature of network flow in 1Gbps network in real time.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：黑龍江省普通高等學(xué)校新世紀(jì)優(yōu)秀人才培養(yǎng)計劃(1155-ncet-008) 黑龍江省博士后科研啟動基金 黑龍江省教育科學(xué)規(guī)劃課題(GBC1211062)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1920360