版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)所承載的業(yè)務(wù)類型不斷增加,并呈現(xiàn)復(fù)雜化趨勢(shì)。在網(wǎng)絡(luò)安全方面也由傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)層的控制方式轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦驑I(yè)務(wù)流的控制方式。網(wǎng)絡(luò)承載業(yè)務(wù)類型的快速更新以及網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)對(duì)抗技術(shù)的方展,使得依據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包頭信息進(jìn)行業(yè)務(wù)分類的準(zhǔn)確性已經(jīng)無(wú)法滿足需求,面向數(shù)據(jù)包承載內(nèi)容的深度包檢測(cè)技術(shù)(DeepPacketInspection:DPI)成為當(dāng)前業(yè)務(wù)流識(shí)別的主要手段。
本文首先對(duì)深度包檢測(cè)中基于正則表達(dá)式的識(shí)別分類技術(shù)進(jìn)行
2、探討,重點(diǎn)對(duì)正則表達(dá)式在實(shí)際應(yīng)用中存在的匹配效率和高空間復(fù)雜度問(wèn)題及其解決方法進(jìn)行了闡述和分析。
在此基礎(chǔ)上,針對(duì)匹配效率問(wèn)題,提出了兩個(gè)分組算法:貪婪式合并分組算法和關(guān)聯(lián)式合并分組算法,通過(guò)分組合并使得在提高匹配效率的同時(shí)減少內(nèi)存消耗。
針對(duì)DFA的冗余內(nèi)存表現(xiàn)為狀態(tài)轉(zhuǎn)換表中的無(wú)效轉(zhuǎn)換和由于通配符帶來(lái)的重復(fù)轉(zhuǎn)換問(wèn)題,提出了基于位圖與索引表技術(shù)的DFA狀態(tài)表示方法,大大壓縮了單個(gè)狀態(tài)的內(nèi)存利用量;根據(jù)不同DFA狀態(tài)轉(zhuǎn)
3、換表之間存在的相同轉(zhuǎn)換的現(xiàn)象,提出了基于轉(zhuǎn)換函數(shù)共享的內(nèi)存壓縮方法。通過(guò)使多個(gè)DFA狀態(tài)共享一個(gè)轉(zhuǎn)換表,來(lái)縮減轉(zhuǎn)換表之間存在的相同轉(zhuǎn)換帶來(lái)的內(nèi)存膨脹。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法在分組合并結(jié)果及內(nèi)存壓縮方面均優(yōu)于以前的同類算法。
在上述算法的基礎(chǔ)上,本文實(shí)現(xiàn)了基于特征匹配的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流識(shí)別系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)流識(shí)別模塊,并闡述了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思想和實(shí)現(xiàn)方法。實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明系統(tǒng)具有很好的性能并且內(nèi)存占用少。目前系統(tǒng)已經(jīng)投入使用,取得了較好
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于特征匹配的遮擋工件識(shí)別方法研究.pdf
- 基于投影特征匹配的車牌漢字識(shí)別方法研究.pdf
- 一種基于特征曲線匹配的快速步態(tài)識(shí)別方法研究.pdf
- 基于曲面匹配的虹膜識(shí)別方法的研究.pdf
- 基于網(wǎng)絡(luò)流量特征的NAT識(shí)別方法.pdf
- 基于局部匹配的人臉識(shí)別方法.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量識(shí)別方法研究.pdf
- 基于模板匹配的水表讀數(shù)識(shí)別方法研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)化加工特征識(shí)別方法研究.pdf
- 基于雙重特征的協(xié)議識(shí)別方法研究.pdf
- 基于特征表示的行為識(shí)別方法研究.pdf
- 基于骨架特征的形狀識(shí)別方法研究.pdf
- 基于形狀特征的手勢(shì)識(shí)別方法研究.pdf
- 基于局部特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 基于流的特征的P2P網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)識(shí)別.pdf
- 基于流記錄的高速網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層協(xié)議識(shí)別方法的研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)流的特征選擇與識(shí)別研究.pdf
- 基于新型特征的基因識(shí)別方法研究.pdf
- 基于特征選擇的虹膜識(shí)別方法研究.pdf
- 基于特征融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的掌紋識(shí)別方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論