基于众核网络处理器的用户语义识别系统

摘要：

针对传统流量识别方法在高速网络下识别精度差、效率低、无法对应用层协议内部用户行为进行识别等问题,设计并实现了基于众核网络处理器的用户语义识别系统,并提出了软硬结合的系统实现方式.该系统以Tilera Gx36众核网络处理器作为硬件平台,采用基于深度语义数据包识别技术,并结合运用了改进的模式匹配方法.该方法不仅能够识别数据包的应用层协议类型,还可以对应用层协议进行深粒度行为识别,并显著减少了规则的匹配次数,有效地节省了数据包在匹配过程中消耗的时间,降低了匹配的时间复杂度和空间复杂度,进一步提高了系统的识别精度与处理能力.为验证所提出方法和所构建系统的有效性,在万兆网络带宽下进行了系统功能和性能的测试.测试实验结果表明,所构建的系统能满足对应用层协议及数据包实时、准确识别的要求.

关键词：众核网络处理器、深度语义识别、流量分类、深度包检测

所属期刊栏目：27

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省工业攻关项目2014K05-43;陕西省教育专项科研计划14JK1310

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：160-163,169