位并行数据包分类算法研究

主要介绍了位并行包分类算法及两种改进算法,并对这几种算法进行了详细分析、对比,最后指出位并行算法需要进一步解决的问题,提出了这些问题的解决方案。

基于CAM的高速IP数据包分类技术

数据包分类技术是在高速网络环境中保证网络服务质量的一种重要技术，是设计高端路由器、交换机、防火墙等网络设备时必须要考虑的重要因素之一。在分析现有的高速数据包分类技术的基础上给出了一种基于CAM的高速数据包分类的实现方法。通过比较可知，该分类方法在最坏情况下的时间复杂度和空间复杂度都明显低于其它的分类方法，而且实现简单，性能高。

基于空间分解技术的多维数据包分类

随着Internet的飞速发展，要求Internet以G位甚至T位的速度提供丰富的多业务能力。使得Internet路由器必须对于到达的多维数据包具有线速处理能力。文章通过对基于空间分解技术的二维数据包分类算法AQT的改进，在不改变其空间和时间复杂度的情况下，实现了五维数据包的快速分类和过滤器表的更新。

一种高效的多维数据包分类算法

介绍了数据包分类算法的基本思想及一种包分类算法解决方案的评价原则,在现有的ABV算法的基础上,对该算法进行了分析,提出了一种新的改进方案,并对该改进方案进行了性能分析。

基于云计算的位并行多维数据包分类系统设计

传统位并行多维数据包分类系统的数据信息占据空间过大、分类效果较差。针对上述问题,基于云计算设计一种新的位并行多维数据包分类系统,主要分为硬件设计和软件设计两部分。系统硬件包括三个模块,分别为规则管理模块、存储管理模块和中断处理模块;软件由内部分类程序、数据分类程序、数据包包头合成程序和内核数据处理程序4个主要程序组成。为检测系统的工作效果,与传统系统进行实验研究,结果表明,基于云计算的位并行多维数据包分类系统数据信息占据空间小,分类效果优于传统系统设计。

基于定位代码和多分支Trie的快速多维数据包分类

通过对前缀过滤器特点的分析和观察,依据定位代码结合空间分解技术,设计了基于四分支trie的快速多维数据包分类算法,将数据包和过滤器的匹配通过多维空间中点的定位过程来实现,具有较好的时间和空间复杂度,便于硬件实现。

基于Trie结构的并行多维数据包分类

随着当前信息社会的高速发展,Internet需要具备多业务能力且交换速度达到线速(G位乃至T位)的主干路由器。本文通过深入研究基于Trie结构的多维数据包分类算法BoT,提出了一种多维并行处理的方法,进一步提高了对多维数据包的处理能力。

基于空间分解和定位代码的快速多维数据包分类技术

随着因特网的高速发展,主干路由器必须对到达的多维数据包具有快速处理能力。通过对前缀过滤器特点的观察和对处理二维数据包分类的基于面积的四叉树AQT算法的研究,依据空间分解和定位代码设计了新的构建AQT树的过程和算法,并在不改变AQT算法的空间和时间复杂度的情况下,实现了三维、五维数据包的快速分类和过滤器表的快速更新。

基于深度增强学习的网络数据包分类算法研究

提出一种深度增强学习方法来解决网络数据包分类问题。本方法DeepCut使用简洁的表示形式来编码状态和动作空间,并有效地探索候选决策树以针对全局目标进行优化。DeepCut能构建针对特定规则集和性能优化目标的决策树。实验结果表明,与现有的方法相比,DeepCut能有效地减少数据包的分类时间,同时减少了算法运行的内存占用。

基于FPGA的数据包分类研究

随着Internet规模的不断扩大和应用技术的不断进步,越来越多的业务需要对数据包进行实时快速的分类。可编程片上系统(SOPC)的设计是一个崭新的富有生机的嵌入式系统设计研究方向。在阐述可编程逻辑器件特点及其发展趋势的基础上,探讨了智力产权复用理念、基于嵌入式处理器内核和XilinxFPGA的SOPC软硬件设计技术,介绍了基于Internet的可重配置逻辑(IRL)技术并提出了设计实现方法。

基于RFC算法的快速多维数据包分类算法

数据包分类技术应用于许多网络服务,其性能基本决定了服务的质量。RFC算法是具有代表性的数据包分类算法,分类速度快,但由于存储开销巨大,增加了算法实现的存储消耗,加大了成本。该文在RFC算法的基础上提出了一种利用Hash技术减少存储开销且保持相对快速的数据包分类算法。

一种基于CAM的数据包分类引擎的设计

随着网络速度的提升,对数据包进行线速分类变得越来越具有挑战性。本文提出了一种基于CAM的数据包分类引擎的ASIC实现方案,达到了双路OC-48流量的线速查找性能。另外该方案使用规则表来控制用于查找的关键字的生成,使分类引擎具有较强的灵活性和可扩展性。

位并行多维数据包分类算法研究

位并行算法是一种快速的包分类算法,由于空间占用量过大,不能扩展到大规模规则库。该文从位并行算法出发,比较分析了它的两种改进算法,通过引入位图映射及元组空间的概念,提出了一种新的改进算法,在时间复杂度与空间复杂度上都较位并行算法有很大提高并具有很好的扩展性。在模拟环境下对算法进行了评测,给出了试验数据的分析结果。

基于Winpcap的LAN数据包处理系统

在大量网络应用中都需要分析和应用网络各层协议,为此需要从网络截获数据包。应用Winpcap在以太网上俘获数据包,从物理层到MAC层构造出标准的网络数据包,实现对一个网络数据包拆分的逆过程,此过程是根据用户设置的过滤规则捕获网络封包,拆分数据包,拥有分类数据包的功能,最后通过可视化界面显示给用户。

Hash函数实现数据包分流算法研究

随着 Internet 规模的不断扩大与应用技术的不断进步,越来越多的业务需要对数据包进行实时、快速的分类,对数据包分类的研究具有重要的现实意义。Hash 算法采用了散列算法的基本思想,并引入了流的局部性原理加速散列查找的过程。由于时间精确度较高和面向对象的特点,选用了 C^(++)语言编程对该算法进行了仿真测试,最后对 Hash 算法分析表明,Hash 算法具有良好的时间复杂度和空间复杂度,可以实现快速的分流。

基于FPGA的数据报文分类的研究

随着Internet规模的不断扩大和应用技术的不断进步,越来越多的业务需要对数据包进行实时快速的分类。可编程片上系统(SOPC)的设计是一个崭新的且富有生机的嵌入式系统设计。文中通过阐述可编程逻辑器件特点及其发展趋势的基础上,探讨了基于嵌入式处理器内核和Xilinx FPGA的SOPC软硬件设计技术,介绍了基于Internet的可重配置逻辑(IRL)技术并提出了设计实现方法。

基于元组空间的位并行包分类算法

随着网络的发展,路由器需要完成数据包过滤、QOS、流量计费等额外服务,这要求路由器能够以线速(wirespeed)完成对数据包的分类处理。位并行算法是一种快速的包分类算法,但由于空间占用量过大,它不能扩展到大规模规则库。该文从位并行算法入手,通过引入元组空间的概念提出了一种新的算法,在时间复杂度与空间复杂度上都较位并行算法有很大改进,并具有很好的扩展性。

两级Hash算法在网络处理器上实现多连接包分类

随着网络技术的高速增长,包分类技术的关键性日益凸显。由于网络处理器具有灵活编程和高速处理的能力,已成为当今网络中数据处理的有效解决方案。该研究用微码实现了二次Hash算法,解决了IXP2400网络处理器数据包信息存储空间有限和访问及时性相互制约的问题,在Intel的仿真环境Workbench下验证完成多个连接的ATM信元的同时分类重组实验,为高速数据流的线速处理提供了借鉴。

DOCS1S3.0——第三代电缆数据传输系统(16)

第七节QoS一、QoS概述QoS是Quality of Service的缩写,即业务质量(保证)。QoS是通信的一个重要追求目标。DOCSIS的QoS的主要机理,是将数据包分类成业务流,业务流是一串提供特定的QoS的单向数据包,CM和CMTS通过对通信量的整理、监控,并按照业务流所提供的QoS参数来进行优先级的排序,从而保证该业务的质量。

中国生态地理区城市水资源利用效率及影响因素

水资源利用效率是落实最严水资源管理制度和水生态文明建设的重要内容,是中国国民经济社会发展的重要战略问题。通过分类数据包络分析模型对2007-2016年中国生态地理区城市水资源利用效率进行测算,分析全国和生态地理区城市水资源利用效率特征,采用Tobit回归模型探讨中国和生态地理区城市用水效率的影响因素。研究结果表明:我国城市水资源利用效率普遍较低,全国水资源效率均值呈现先下降后上升波动式发展,全国城市间用水效率差距在缩小。生态地理区水资源利用效率差异显著,温带干旱区、温带半干旱区、温带半湿润区、温带湿润区和亚热带湿润区用水效率依次递减,区域间水资源效率差异在逐渐减小。城市人口、土地利用结构、经济发展水平、产业结构与全国城市水资源利用效率呈显著正相关,而城市供水、用水结构、水资源管理政策则表现为显著负相关性。