基于多级查找的高效包分类算法研究及应用

发布时间：2021-05-08 04:28

　　随着网络技术的飞速发展，越来越多的网络业务需要对数据包进行快速、准确的分类，包分类已经成为高速路由器的一个性能瓶颈，如何在良好的时间和空间性能下进行快速、高效的包分类是目前需要解决的一个难题。本文在研究了众多不同类型的包分类算法基础上，将网络中流的局部特性和布鲁姆过滤器相结合，设计了一种高效的包分类算法，并对该算法进行拓展应用，表现出了良好的性能。本文主要研究成果如下：一是针对高速网络中包分类算法问题提出一种基于流的局部特性和多级查找的高效包分类算法（packet classification algorithm based on the flow localityprinciples and multi-level lookup，简称PCFM）。PCFM算法将网络中数据流的局部特性和计数布鲁姆过滤器的优点进行了有效的结合，该算法分为三级：第一级缓存用于存放最近10秒内到达的流，第二级计数布鲁姆过滤器存放最近10秒至60秒内到达的流，第三级计数布鲁姆过滤器存放剩余的流。实验表明：该算法不仅可以支持规则库动态更新，相比传统的包分类算法，在消耗内存接近的情况下时间性能还提高了30%左右。二... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 包分类算法研究现状
    1.3 本文的研究内容及主要工作
    1.4 论文结构
第2章 包分类算法概述
    2.1 包分类算法的衡量标准
    2.2 基本数据结构的算法
        2.2.1 分层查找树和集合归并查找树
        2.2.2 格栅查找树算法
        2.2.3 EGT-PC 算法
    2.3 几何区域分割算法
        2.3.1 HiCuts 算法
        2.3.2 HyperCuts 算法
    2.4 启发式算法
        2.4.1 BV 算法和 ABV 算法
        2.4.2 元组空间算法
    2.5 基于布鲁姆过滤器的包分类算法
    2.6 本章小结
第3章 基于流的局部特性和多级查找的高效包分类算法
    3.1 引言
    3.2 网络中流的局部特性
    3.3 PCFM 算法设计的基本思想
        3.3.1 PCFM 算法概要设计
        3.3.2 PCFM 算法详细设计
    3.4 PCFM 算法中规则的动态更新
    3.5 仿真实验及分析
        3.5.1 实验场景
        3.5.2 实验场景
    3.6 本章小结
第4章 PCFM 算法的流量识别应用
    4.1 引言
    4.2 网络流量识别的相关工作
    4.3 PCFM 算法在 HTTP 流量识别中的应用
        4.3.1 HTTP 流特征分析
        4.3.2 基于多级结构的 HTTP 流量识别算法
    4.4 PCFM 算法在 P2P 流量识别中的应用
        4.4.1 PPlive 流特征分析
        4.4.2 基于多级结构的 PPlive 流量识别算法
    4.5 实验及分析
    4.6 本章小结
结论
参考文献
致谢
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录
附录 B 攻读硕士学位期间所参与的科研活动



本文编号：3174674