一种面向100Gbps网络的L7-filter硬件加速方法

L7-filter是当前广泛应用的流量分类系统,其采用基于正则表达式匹配的深包检测方法,通过检测数据包有效载荷中存在的字符串特征对流量进行分类.然而,由于计算复杂度高、存储消耗大等原因,现有L7-filter软硬件方法的处理性能严重不足,不能适应当前40Gbps以及更高性能骨干网络.在对L7-filter的应用层协议规则集进行分析,总结其中广泛存在的特征的基础上,本文提出了一个硬件加速方法,其通过有针对性的数据模型、算法优化、匹配架构设计以提高流量分类系统的处理能力.为了验证方法的可行性,采用了基于Virtex6的FPGA板卡实现原型系统并对其进行评估.实验结果表明,原型系统的数据吞吐率可以达到约115Gbps.     

一种基于并行Bloom Filter的高速URL查找算法

URL查找是众多网络系统中重要的组成部分,如URL过滤系统、Web缓存等.随着互联网的迅速发展,URL查找面临的主要挑战是实现大规模URL集合下的高速查找,同时保证低存储和低功耗.本文提出了一种基于并行Bloom Filter的URL查找算法,CaBF.该算法高度并行化,提供大规模URL集合下的高速最长前缀匹配,并很好地适应集合中不同数量的URL组件.理论分析和真实网络数据集上的实验表明,该算法相比现有算法可以降低假阳性概率达一个数量级(或者在满足相同假阳性概率的前提下降低存储和硬件逻辑资源消耗).此外,该方法的体系结构很容易映射到FPGA等硬件器件上,提供每秒超过150M次的URL查找速度.