本文關(guān)鍵詞：利用CUDA技術(shù)實現(xiàn)的深度包檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日益發(fā)展,人們的生活越來越離不開網(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)帶給我們方便的同時,其包含的安全隱患也不容忽視。深度包檢測作為一種在流量管理、安全以及網(wǎng)絡(luò)分析等方面較為成熟的技術(shù)被各大網(wǎng)絡(luò)運營商、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商廣泛應(yīng)用,其核心算法的效率也成為研究的重點。而如今GPU的高性能并行運算能力越來越受到大家的青睞,利用CUDA技術(shù)實現(xiàn)并行改進算法也成為了提高程序執(zhí)行速度的首選方案。本文將從兩個方面研究和實現(xiàn)高效的DPI算法,一是設(shè)計和改進基于SDCH字典壓縮的模式匹配算法,這是實現(xiàn)SDCH深度包檢測的基礎(chǔ),利用CUDA技術(shù)對其進行并行化改進也能大幅度提高算法的執(zhí)行效率,使其更好地面對實際問題;二是設(shè)計正則表達式匹配算法Glushkov自動機比特并行方法的高度并行化改進方案,從而提高正則表達式匹配算法的效率,以達到加快基于正則表達式匹配DPI算法速度的目的。最終驗證了兩種算法的正確性,并比較了利用CUDA技術(shù)改進后的算法與CPU下原算法在執(zhí)行效率上的差異,進一步證明了改進的成效,并為DPI算法面對實際復(fù)雜的工作提供效率上的有力保障。
【關(guān)鍵詞】：SDCH Glushkov CUDA DPI
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-21
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 基本概念介紹10-18
• 1.3 國內(nèi)外發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 論文的組織19-21
• 第2章 基于SDCH的DPI算法的設(shè)計實現(xiàn)以及改進21-41
• 2.1 算法介紹21
• 2.2 算法解析21-33
• 2.2.1 Off-line階段21-29
• 2.2.2 On-line階段29-33
• 2.3 算法偽代碼33-37
• 2.3.1 根據(jù)模式構(gòu)造DAWG33-34
• 2.3.2 比特并行編碼34-36
• 2.3.3 預(yù)處理字典36-37
• 2.3.4 檢測匹配37
• 2.4 利用CUDA改進算法37-41
• 2.4.1 CPU下性能的瓶頸37-38
• 2.4.2 GPU下的改進38
• 2.4.3 GPU下shift-and算法的具體實現(xiàn)38-41
• 第3章 Glushkov自動機并特并行方法的CUDA改進41-49
• 3.1 算法介紹41
• 3.2 算法的并行化設(shè)計41-44
• 3.2.1 單模式41-43
• 3.2.2 多模式43-44
• 3.3 算法如何在GPU中工作44-45
• 3.4 算法偽代碼45-48
• 3.4.1 CPU下構(gòu)造Glushkov自動機45-46
• 3.4.2 GPU下匹配算法46-48
• 3.5 算法分析48-49
• 第4章 算法正確性及性能測試49-55
• 4.1 基于SDCH字典壓縮的多模式匹配算法部分49-52
• 4.1.1 測試的目的49
• 4.1.2 測試環(huán)境及數(shù)據(jù)49
• 4.1.3 測試正確性49-50
• 4.1.4 測試模式數(shù)量與長度對算法效率的影響50-51
• 4.1.5 驗證利用CUDA改進的效果51-52
• 4.2 Glushkov自動機比特并行方法的CUDA改進部分52-55
• 4.2.1 測試目的52
• 4.2.2 測試環(huán)境52-53
• 4.2.3 測試數(shù)據(jù)53
• 4.2.4 測試結(jié)果53-55
• 第5章 總結(jié)與展望55-58
• 5.1 全文總結(jié)55
• 5.2 今后工作的展望55-58
• 參考文獻58-60
• 作者簡介及在學(xué)期間取得的科研成果60-61
• 致謝61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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  本文關(guān)鍵詞：利用CUDA技術(shù)實現(xiàn)的深度包檢測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：464184