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《基于前綴分組表的位向量流分類算法及應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、單位代碼：10359密級(jí)：公開學(xué)號(hào)：201111091640分類號(hào)：TP393.0HefeiUniversityofTechnology碩士學(xué)位論文MASTER’SDISSERTATION論文題目：基于前綴分組表的位向量流分類算法及應(yīng)用研究學(xué)位類別：學(xué)歷碩士專業(yè)名稱：計(jì)算機(jī)軟件與理論作者姓名：賀亞威導(dǎo)師姓名：侯整風(fēng)教授完成時(shí)間：2014年4月萬方數(shù)據(jù)合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)歷碩士學(xué)位論文基于前綴分組表的位向量流分類算法及應(yīng)用研究作者姓名：賀亞威指導(dǎo)教師：侯整風(fēng)學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論研究方向：信息安全理論與技術(shù)2014年04月萬方數(shù)據(jù)ADissertat
2、ionSubmittedfortheDegreeofMasterResearchandApplicationofbitvectorflowclassificationalgorithmbasedontheprefixgroupingtableByHeYaweiHefeiUniversityofTechnologyHefei,Anhui,P.R.ChinaApril,2014萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)致謝時(shí)光飛逝，歷時(shí)三年的研究生學(xué)習(xí)生涯即將過去，在這段日子里，留下了許多美好的回憶。值此論文完成之際，對(duì)曾經(jīng)幫助和關(guān)心過我的老師和同學(xué)們致以衷心
3、的感謝。感謝我的導(dǎo)師侯整風(fēng)教授。侯老師淵博的知識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的治學(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)功底、敏銳的洞察力和誨人不倦的師長(zhǎng)風(fēng)范，是我今后學(xué)習(xí)的榜樣。在研究生學(xué)習(xí)期間，侯老師對(duì)我思想上、學(xué)習(xí)上的循循善誘和淳淳教誨，以及在生活上的關(guān)懷和照顧，使我終身受益。在侯老師的指導(dǎo)下，我順利完成了論文的研究和撰寫，在此，再一次對(duì)恩師致以崇高的敬意和衷心的感謝。我還要感謝本實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)畢業(yè)的的師兄師姐們，他們給我留下了無比寶貴的財(cái)富。感謝與我共同奮斗的林振宇，楊陽(yáng)，劉棟琦，孟毛廣，吳亮亮，張浩。非常感謝實(shí)驗(yàn)室的老師，跟他們的交流讓我學(xué)到很多，感謝他們?cè)诟鞣矫娼o我無私的幫助和
4、帶來的快樂!最后要特別要感謝我的父母及所有的親人，我知道如果沒有他們的支持就沒有我的今天，我也深知對(duì)于他們的愛我需要用一生去回報(bào)，所以此時(shí)此刻我希望順利地完成學(xué)業(yè)，爭(zhēng)取更大的成功，給他們一點(diǎn)欣慰。衷心地感謝所有幫助過我的老師、同學(xué)和朋友、關(guān)心過和幫助過我的人，沒有他們對(duì)我的關(guān)注，就沒有我今天的任何成績(jī)。感謝合肥工業(yè)大學(xué)，她給我的人生添上了濃烈的一筆，給我了一個(gè)更新更高的起點(diǎn)，讓我更加從容自信地面對(duì)未來的挑戰(zhàn)！感謝各位評(píng)審專家、答辯老師，謝謝你們！作者：賀亞威2014年4月I萬方數(shù)據(jù)摘要隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的數(shù)據(jù)處理能力要求也越來越
5、高。流分類技術(shù)將數(shù)據(jù)包按照指定的規(guī)則分類，從而提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的處理和轉(zhuǎn)發(fā)速度，是防火墻和UTM網(wǎng)關(guān)等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的關(guān)鍵技術(shù)。目前，流分類研究主要集中在多維、大規(guī)模規(guī)則庫(kù)下如何提高流分類的時(shí)空效率。本文介紹了流分類技術(shù)的研究背景和現(xiàn)狀，以及經(jīng)典的流分類算法，包括BV算法、ABV算法、AFBV算法、RFC算法等，并分析和比較了這些算法的時(shí)間和空間性能。針對(duì)ABV算法空間開銷大，AFBV算法時(shí)間效率低，本文提出基于前綴分組表的位向量流分類算法——PBV。PBV算法采用分步查找，首先在前綴分組表和位向量圖中進(jìn)行查找，并將兩次匹配結(jié)果取交集；然后將數(shù)據(jù)包的協(xié)議字
6、段與交集中的規(guī)則逐一匹配，得到最終分類結(jié)果。通常規(guī)則庫(kù)中可能存在多個(gè)規(guī)則對(duì)應(yīng)相同的IP地址前綴。PBV算法首先按源/目的IP地址前綴，將規(guī)則庫(kù)所有規(guī)則劃分成若干個(gè)前綴分組，使得規(guī)則庫(kù)中的多個(gè)規(guī)則映射為前綴分組表中的一個(gè)分組，從而使前綴分組表的規(guī)模遠(yuǎn)小于規(guī)則庫(kù)的規(guī)模，用前綴分組表取代原來的規(guī)則庫(kù)，提高了匹配效率。對(duì)源/目的端口號(hào)字段進(jìn)行值域劃分，建立位向量圖，無需進(jìn)行位向量聚合，減少了內(nèi)存開銷。最后，基于Linux系統(tǒng)Netfilter框架，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于PBV算法的流分類器，并應(yīng)用于UTM網(wǎng)關(guān)。對(duì)PBV算法的性能進(jìn)行了測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PBV
7、算法在大規(guī)模規(guī)則庫(kù)下具有良好的時(shí)間和空間性能。關(guān)鍵詞：流分類，前綴分組表，ABV，AFBV，PBVII萬方數(shù)據(jù)ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputernetworks,thehigherdataprocessingabilityisrequiredinthenetworkdevice.Theflowclassificationcanincreasethespeedofprocessingandforwardingofnetworkdevicewhichcanclassifythedatapacketina
8、ccordancewiththespecifiedrulesanditisthekeytechnologyoffirewallsandU
