可扩展的深度包检测系统设计
[Abstract]:With the network becoming an important part of people's life, network security has become one of the most important issues in the network technology industry. Network operators, Internet service providers and virtual Internet service providers increasingly need safe and efficient operation of the network. With the help of network data packet depth analysis, depth data packet detection can realize traffic management, security and network analysis, which can further analyze the depth of network data packet in the content layer. In this paper, the design and implementation of the depth packet detection system based on ATCA architecture is proposed. The system takes the well-known OpenDPI as the system prototype, analyzes the implementation technology of the DPI system, and completes the design of the DPI system based on the ATCA architecture. The high performance depth packet detection system is constructed by making full use of open ATCA architecture switch blade, computing blade, network processor blade, storage blade and ATCA frame. The requirements of load balancer, network data detector and management are analyzed. Design and implementation. In particular, multi-core network processors are introduced to analyze the network data packets at the data level, and coprocessors with network protocols and security processing are generated with the help of these processors to greatly improve the performance of DPI systems. At the same time, the calculation blade and the memory blade are integrated through the ATCA system, which provides the possibility of in-depth analysis and storage of the data. The technical scheme of the depth packet detection system based on ATCA architecture has the following three advantages: firstly, a deep packet detection system with high throughput and expansibility is constructed; second, the network data packet of multi-core network processor is analyzed and processed. Third, realize the integrated design of network packet capture, analysis and storage.
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP393.08
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