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Deep Packet Inspection Based on Many-Core Platform
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作者 Ya-Ru Zhan Zhao-Shun Wang 《Journal of Computer and Communications》 2015年第5期1-6,共6页
With the development of computer technology, network bandwidth and network traffic continue to increase. Considering the large data flow, it is imperative to perform inspection effectively on network packets. In order... With the development of computer technology, network bandwidth and network traffic continue to increase. Considering the large data flow, it is imperative to perform inspection effectively on network packets. In order to find a solution of deep packet inspection which can appropriate to the current network environment, this paper built a deep packet inspection system based on many-core platform, and in this way, verified the feasibility to implement a deep packet inspection system under many-core platform with both high performance and low consumption. After testing and analysis of the system performance, it has been found that the deep packet inspection based on many-core platform TILE_Gx36 [1] [2] can process network traffic of which the bandwidth reaches up to 4 Gbps. To a certain extent, the performance has improved compared to most deep packet inspection system based on X86 platform at present. 展开更多
关键词 MANY-CORE PLATFORM deep packet INSPECTION Application Layer PROTOCOL TILE_Gx36
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一种融合双深度学习模型的设备故障预测方法
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作者 王欢欢 智珊珊 +1 位作者 李代祎 钱慎一 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第2期214-222,共9页
为了能够准确预测设备未来可能发生的具体故障模式,提出一种基于双深度学习模型的设备故障趋势预测方法。采用小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)提取震动传感器信号的时频域特征;通过构建的GAM-BiLSTM-RF模型对设备未来的运行... 为了能够准确预测设备未来可能发生的具体故障模式,提出一种基于双深度学习模型的设备故障趋势预测方法。采用小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)提取震动传感器信号的时频域特征;通过构建的GAM-BiLSTM-RF模型对设备未来的运行趋势进行预测,并获取设备未来运行趋势所对应的时间序列数据;通过构建的GAM-BiLSTM-ET模型对设备未来的运行趋势数据进行深层特征提取,并依据提取的特征判断设备故障的类型和严重程度。在公开的设备故障数据集(IMS和XJTU-SY)上的实验结果表明,提出的两步预测法可以精确预测设备未来的运行趋势,并有效提高了设备故障预测的准确率。同时,与一些基线模型进行了性能比较,进一步验证了提出的设备故障预测方法是有效且稳定的。 展开更多
关键词 故障预测 深度学习 小波包变换 时间序列 特征提取
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基于一维心电二维特征提取的情绪识别研究
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作者 尉思懿 安宇坤 +2 位作者 陈佳雪 陈开 周平 《中国医疗器械杂志》 2026年第1期1-6,共6页
客观的情绪识别在生理健康、医疗与教育等领域均有着重要的研究意义。从信号获取难易程度、成本与使用者接受度等角度来看,人体的心电信号是实现客观情绪识别的重要生物标志物。针对深度学习网络在一维心电信号时-空特征提取、融合方面... 客观的情绪识别在生理健康、医疗与教育等领域均有着重要的研究意义。从信号获取难易程度、成本与使用者接受度等角度来看,人体的心电信号是实现客观情绪识别的重要生物标志物。针对深度学习网络在一维心电信号时-空特征提取、融合方面的难点,该文首先提出了一种基于小波包分解的1D-2D信号转换方法,将一维心电信号转换为“二维图像”;随后,以此“二维图像”作为输入,以ResNet18作为骨干网,设计了Fusion Block模块,提高了网络的时-空特征提取、融合能力。该文在WESAD与SWELL-KW数据集上进行了情绪识别任务,实验结果表明,与次优方法相比,该文提出的情绪识别方法在准确度与F1分数两个指标上分别高出2.19%与4.48%,为情绪的客观识别提供了技术支持。 展开更多
关键词 情绪识别 1D-2D信号转换 小波包分解 深度学习
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基于深度学习的电子通信设备信号异常识别研究设计 被引量:1
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作者 康晋 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期228-232,共5页
针对当前信息化背景下电子通信设备信号异常识别方法存在识别精度低,识别效率不高的问题,提出一种基于深度学习的电子通信设备信号异常识别方法。首先,以小波包方法进行能量谱的特征提取,并采用旁路滤波方法对小波包进行改进,通过其解... 针对当前信息化背景下电子通信设备信号异常识别方法存在识别精度低,识别效率不高的问题,提出一种基于深度学习的电子通信设备信号异常识别方法。首先,以小波包方法进行能量谱的特征提取,并采用旁路滤波方法对小波包进行改进,通过其解决小波包方法分析振动信号的频谱混叠问题,以提升信号特征提取精度;然后将提取特征输入至基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的信号异常识别模型中,通过CNN网络实现信号异常准确识别。结果表明,本模型进行信号异常识别的平均精确率和平均召回率分别为94.68%和96.34%,均高于传统的BP(Back Propagation)模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,且本模型的信号异常识别时长仅为11.35 s,对比于另外两种模型分别降低了30.95 s和15.51 s。由此说明,本模型能够提升电子通信设备信号异常识别的精确率和效率,满足通信行业中通信设备信号异常识别需求,具备优越性。 展开更多
关键词 深度学习 小波包 特征提取 CNN网络 异常识别
原文传递
音频删除篡改的多阶段检测与多模态定位
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作者 张国富 王茹 +3 位作者 苏兆品 岳峰 廉晨思 杨波 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第11期1964-1973,共10页
音频删除篡改检测在数字音频鉴真领域面临严峻挑战,尤其是在反取证攻击下。针对删除篡改难以检测且定位困难的问题,提出了一种音频删除篡改的多阶段检测与多模态定位方法。首先,设计一种头文件信息分析方法,用以筛选出疑似存在头尾删除... 音频删除篡改检测在数字音频鉴真领域面临严峻挑战,尤其是在反取证攻击下。针对删除篡改难以检测且定位困难的问题,提出了一种音频删除篡改的多阶段检测与多模态定位方法。首先,设计一种头文件信息分析方法,用以筛选出疑似存在头尾删除篡改的音频文件;其次,提出一种基于列平均的常数Q频谱草图特征,并设计一种基于深度残差收缩网络和注意力机制的中间删除篡改分类网络;再次,结合头文件信息分析与分类网络的检测结果,综合判断音频是否存在删除篡改;最后,对于检测到的中间删除篡改,提出一种基于小波包分析与多模态特征结合的定位方法。对比实验结果表明,所提方法可以实现头尾删除篡改的检测和中间删除篡改的精确定位,其中中间删除分类的准确率、精确率、召回率和F1分数均超过98%,并在面对常规信号处理攻击时展现出更强的鲁棒性与定位精度。 展开更多
关键词 音频盲取证 删除篡改 检测与定位 深度残差收缩网络 小波包重构
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CAInNet:面向AI加速的通算一体网内计算模型 被引量:1
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作者 刘忠沛 杨翔瑞 +4 位作者 杨凌 高源航 吕高锋 王宝生 苏金树 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期19-34,共16页
AI时代的到来对当今算力提出了双重挑战,一方面涉及推理,另一方面涉及分布式训练。将一部分分布式应用的计算任务卸载到高速网络的网卡或交换机能够潜在提升分布式应用的性能表现,并发挥网络的关键作用。如在交换机或网卡中卸载参数聚... AI时代的到来对当今算力提出了双重挑战,一方面涉及推理,另一方面涉及分布式训练。将一部分分布式应用的计算任务卸载到高速网络的网卡或交换机能够潜在提升分布式应用的性能表现,并发挥网络的关键作用。如在交换机或网卡中卸载参数聚合等计算功能能够有效降低模型训练时产生的大量通信开销。基于P4语言的可编程数据平面除了使网络协议定制更加灵活外,还使得网络数据平面能够为分布式应用提供简单的网内计算服务。然而,当前典型的基于P4语言的可编程数据平面架构如协议无关交换架构(PISA)在进行矩阵运算等方面还表现得不够高效。分析该缺陷的关键原因在于:PISA架构中的超长指令字计算引擎在处理大规模并行同构计算任务时效率不高。针对上述问题,提出了一种面向AI加速的通算一体网内计算模型CAInNet。该模型在传统可编程数据平面的基础上,创新性地融合了单指令多数据流(SIMD)与多指令多数据流(MIMD)两种计算模式,使得网络设备不仅能够支持协议无关网络分组处理,还能在分组传输过程中对承载AI推理与训练的数据做网内计算。为了验证CAInNet在网内计算以及网络可编程方面的能力和效果,我们在该模型中使用带内网络遥测实现网络可视化,并部署多层感知机(MLP)模型实现基于AI的报文分类,替代传统的基于TCAM查表的路由方法。实验表明,采用机器学习推理的报文分类方法在包含5k路由表项的场景下,其准确度高达98.3%,同时节省了98.7%的存储空间,有效地解决了路由爆炸问题。与现有方法相比,将机器学习推理部署在CAInNet中不增加可编程数据平面的处理延迟,且仅消耗适量计算资源。 展开更多
关键词 AI硬件加速 通算一体 网内计算 可编程网络 报文分类 深度神经网络
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对抗DDoS攻击的新型分布式大规模流量清洗方案
7
作者 高汉成 黄海平 《信息网络安全》 北大核心 2025年第1期78-87,共10页
随着网络安全威胁的不断加剧,分布式拒绝服务对网络稳定性和业务连续性带来了前所未有的挑战。文章提出一种新型分布式大规模流量清洗方案,旨在有效应对DDoS攻击。该方案利用实时端口流量镜像技术和深度包检测技术,实现对恶意流量的快... 随着网络安全威胁的不断加剧,分布式拒绝服务对网络稳定性和业务连续性带来了前所未有的挑战。文章提出一种新型分布式大规模流量清洗方案,旨在有效应对DDoS攻击。该方案利用实时端口流量镜像技术和深度包检测技术,实现对恶意流量的快速识别和清洗,并且通过在网络边缘设备上直接清洗攻击流量,避免了带宽浪费和网络拥塞。实验通过模拟正常流量和恶意流量,利用所提方案对流量进行监控和清洗,实验结果表明,该方案能显著提高DDoS攻击流量的拦截和清洗效率,具有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 网络安全 分布式拒绝服务攻击 流量清洗 深度包检测
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基于分组序列图像表征和视觉Transformer模型的网络入侵检测系统
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作者 丁永红 王晓勇 《西华大学学报(自然科学版)》 2025年第5期39-47,69,共10页
随着新型网络攻击的不断涌现,网络入侵检测系统(network-based intrusion detection system,NIDS)已成为网络安全中不可或缺的保护机制。为提高入侵检测的准确性和实时性,文章提出一种基于分组序列特征和深度学习模型的NIDS。首先,利用... 随着新型网络攻击的不断涌现,网络入侵检测系统(network-based intrusion detection system,NIDS)已成为网络安全中不可或缺的保护机制。为提高入侵检测的准确性和实时性,文章提出一种基于分组序列特征和深度学习模型的NIDS。首先,利用分组解析算法分析分组报头和有效载荷数据,提取分组序列特征;其后,通过图像构建算法对特征集中分组的时序关系进行编码,由此为同一流量的前向和后向特征创建RGB图像,这样通过考虑分组特征的方向性和时间关联,识别异常通信模式,实现网络入侵的早期检测;最后,开发基于视觉Transformer(ViT)的入侵检测模型,通过自注意力机制进行图块关联,并使用改进分层焦点损失函数解决数据不平衡问题,减少离群值对模型的影响,进一步提高检测性能。在NIDS公开数据集上的实验结果表明:在不同攻击类型下,所提方法的恶意流量检测准确率均超过98%(最高达100%);与已有NIDS相比,该方法的检测性能均优于其他比较方法。在当前网络入侵的复杂性和多样性不断增加的情况下,所提方法具有更好的性能和更高的检测准确率,将有助于进一步提升网络安全。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测系统 深度学习 分组解析 图像表征 视觉Transformer 时序关系
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包装机深沟球轴承多模态智能诊断模型与自适应参数优化研究
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作者 车畅 李明辉 +1 位作者 马晨佩 亓梦元 《包装工程》 北大核心 2025年第19期247-257,共11页
目的针对包装机深沟球轴承在高速启停、高粉尘湿环境下的早期故障难检测问题,研究多模态特征融合与智能算法优化的故障诊断方法,以提升设备的运维效率。方法鉴于传统深度置信网络用于状态监测与故障诊断时存在结构复杂、训练困难及参数... 目的针对包装机深沟球轴承在高速启停、高粉尘湿环境下的早期故障难检测问题,研究多模态特征融合与智能算法优化的故障诊断方法,以提升设备的运维效率。方法鉴于传统深度置信网络用于状态监测与故障诊断时存在结构复杂、训练困难及参数无法自适应选取等问题,通过构建“小波包变换(WPT)+麻雀搜索算法(SSA)+深度置信网络(DBN)”多模态智能诊断模型,利用WPT提取时域、频域及能量特征,降低输入维度;引入SSA自适应优化DBN的网络层数、隐含层节点数及学习率,解决传统DBN参数依赖经验的问题,实现参数自适应选取,从而更准确、快速地识别轴承故障状态。结果多模态智能模型对包装机深沟球轴承正常状态诊断准确率达到100%,不同程度的内圈、外圈、滚动体故障平均诊断准确率分别提升至98.58%、97.75%、98.42%,训练时间缩短约1 min。结论通过优化模型可有效解决包装机深沟球轴承在复杂工况下的诊断难题,为包装机预知性维护提供了智能诊断方案。 展开更多
关键词 包装机 深沟球轴承 小波包变换 麻雀搜索算法
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基于多技术融合的智能高级攻击检测技术研究
10
作者 杭菲璐 谢林江 +1 位作者 张振红 胡健 《科技创新与应用》 2025年第5期18-21,26,共5页
在安全检测方面,研究基于深度包检测、智能化检测以及可编程对抗等技术相结合的智能高级攻击检测技术,以实现更全面的安全攻击检测。通过DPI深度包解码,对WEB访问流量进行解析得到WEB应用层协议内容,然后通过对深度包特征检测、可编程... 在安全检测方面,研究基于深度包检测、智能化检测以及可编程对抗等技术相结合的智能高级攻击检测技术,以实现更全面的安全攻击检测。通过DPI深度包解码,对WEB访问流量进行解析得到WEB应用层协议内容,然后通过对深度包特征检测、可编程插件检测、智能检测的研究,实现WEB应用的高级威胁检测预警及流量拦截,实现更全面的安全攻击检测,提高攻击检测的准确性和效率。 展开更多
关键词 高级攻击 深度包 可编程 智能检测 多技术融合
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多模态网络可编程交换机的可配置限速机制分析
11
作者 陈云柯 杨哲 《科技资讯》 2025年第20期24-26,共3页
随着网络技术的迅速发展,多模态网络可编程交换机因灵活性和高效性而逐渐成为现代网络架构的关键组件。基于此,本文深入分析多模态网络可编程交换机中的可配置限速机制,探讨其设计原理、实现方法,以保障多模态网络可编程交换机的可配置... 随着网络技术的迅速发展,多模态网络可编程交换机因灵活性和高效性而逐渐成为现代网络架构的关键组件。基于此,本文深入分析多模态网络可编程交换机中的可配置限速机制,探讨其设计原理、实现方法,以保障多模态网络可编程交换机的可配置限速机制获得高效利用,促使其在网络工程中进一步增强应用效果,为相关领域提供帮助与参考。 展开更多
关键词 多模态网络 可编程交换机 限速机制 深度包检测
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计算机网络安全中防火墙技术的设计与应用
12
作者 陈华 《计算机应用文摘》 2025年第11期174-176,共3页
作为关键的安全防护设备,防火墙可以通过访问控制策略、实时监控与日志记录、深度包检测与状态检测等技术手段,有效保护内部网络免受外部威胁。文章分析了防火墙的基本类型、设计原则,并探讨了其在企业网络、数据中心、云计算环境等场... 作为关键的安全防护设备,防火墙可以通过访问控制策略、实时监控与日志记录、深度包检测与状态检测等技术手段,有效保护内部网络免受外部威胁。文章分析了防火墙的基本类型、设计原则,并探讨了其在企业网络、数据中心、云计算环境等场景中的应用。 展开更多
关键词 计算机网络安全 防火墙技术 访问控制 深度包检测 云计算
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深度包检测技术在通信网络入侵检测中的应用
13
作者 孟旭 齐清 《通信电源技术》 2025年第21期177-179,共3页
深度包检测是一种基于协议内容与字段结构进行数据流解析的网络安全识别技术,广泛应用于通信环境中的入侵检测系统。分析报文内容结构解析与通信协议类型识别的处理机制,研究多状态匹配引擎的规则构建方法与异常流量行为的判定路径,提... 深度包检测是一种基于协议内容与字段结构进行数据流解析的网络安全识别技术,广泛应用于通信环境中的入侵检测系统。分析报文内容结构解析与通信协议类型识别的处理机制,研究多状态匹配引擎的规则构建方法与异常流量行为的判定路径,提出了融合字段映射、状态识别、行为建模的入侵检测技术体系,旨在构建适应复杂通信环境的高精度识别模型。结合典型应用场景进行对比测试,验证了深度解析策略在结构还原能力、识别覆盖广度、误报控制方面的识别优势,为通信网络入侵检测系统提供了路径优化与特征集成的理论支撑与工程示范。 展开更多
关键词 深度包检测技术 通信网络 入侵检测
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基于多技术融合的智能高级攻击监测系统设计
14
作者 刘玉婷 杭菲璐 谢林江 《现代信息科技》 2025年第3期170-176,182,共8页
为应对新型电力系统和网络数字化设备发展中网络安全面临的挑战,文章提出一种基于多技术融合的智能高级攻击监测系统。系统采用分层设计,包含流量层、解析层和检测层,以此实现对数据的全面捕获与深度分析。在研究过程中,运用了深度包检... 为应对新型电力系统和网络数字化设备发展中网络安全面临的挑战,文章提出一种基于多技术融合的智能高级攻击监测系统。系统采用分层设计,包含流量层、解析层和检测层,以此实现对数据的全面捕获与深度分析。在研究过程中,运用了深度包检测技术、智能化检测技术以及可编程对抗技术,构建了特征库模块、智能检测模块和插件检测模块,并借助机器学习算法增强智能检测能力。实验结果表明,该系统能够有效地监测已知和未知的攻击流量,为网络安全攻击监测提供了一种全面的解决方案。 展开更多
关键词 网络安全 高级攻击监测 多技术融合 深度包检测 智能化检测 可编程对抗
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基于iTransformer-KAN和DTW的给水泵双重故障预警研究
15
作者 黄俊清 茅大钧 《热能动力工程》 北大核心 2025年第3期171-184,共14页
基于当前火电厂中汽动给水泵普遍采用单预警模型,存在误报、漏报的风险,导致给水泵发生故障,进而严重影响汽水系统安全运行的问题,提出了一种双重故障预警的健康度评价模型。首先,利用斯皮尔曼(Spearman)相关性分析筛选相关的特征参数... 基于当前火电厂中汽动给水泵普遍采用单预警模型,存在误报、漏报的风险,导致给水泵发生故障,进而严重影响汽水系统安全运行的问题,提出了一种双重故障预警的健康度评价模型。首先,利用斯皮尔曼(Spearman)相关性分析筛选相关的特征参数作为输入,并通过双树复小波包变换(DTCWPT)对给水泵振动数据进行降噪处理,以提高输入数据的质量。其次,改进iTransformer模型,构建iTransformer-KAN故障预警模型,对给水泵驱动端轴承温度进行预测。最后,基于朗肯循环确定给水泵的核心故障监测参数,并利用时间动态规整(DTW)映射出期望给水流量与实际出口流量的偏离度。在计算预测残差值和实时偏离度值的基础上,采用核密度估计法(KDE)设定阈值,实现故障预警功能;同时,为便于运行人员做出决策,构建健康指数指标,可直观地展现给水泵的运行状态和机组状态等级的变化。实验结果表明:所提方法在实际数据中表现优异,预测模型的均方根误差为0.13,决定系数为0.997,预警效果优于其他对比模型;DTW监测模型可提前4.58 h提供维护建议,能够有效评估给水泵的运行状态,保障机组安全运行。 展开更多
关键词 故障预警 汽动给水泵 双树复小波包 注意力机制 深度学习
原文传递
深度包检测中一种高效的正则表达式压缩算法 被引量:29
16
作者 徐乾 鄂跃鹏 +1 位作者 葛敬国 钱华林 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期2214-2226,共13页
提出一种基于确定的有穷状态自动机(deterministic finite automaton,简称DFA)的正则表达式压缩算法.首先,定义了膨胀率DR(distending rate)来描述正则表达式的膨胀特性.然后基于DR提出一种分片的算法RECCADR(regular expressions cut a... 提出一种基于确定的有穷状态自动机(deterministic finite automaton,简称DFA)的正则表达式压缩算法.首先,定义了膨胀率DR(distending rate)来描述正则表达式的膨胀特性.然后基于DR提出一种分片的算法RECCADR(regular expressions cut and combine algorithm based on DR),有效地选择出导致DFA状态膨胀的片段并隔离,降低了单个正则表达式存储需求.同时,基于正则表达式的组合关系提出一种选择性分群算法REGADR(regular expressions group algorithm based on DR),在可以接受的存储需求总量下,通过选择性分群大幅度减少了状态机的个数,有效地降低了匹配算法的复杂性. 展开更多
关键词 正则表达式 确定的有穷状态自动机(deterministic finite automaton 简称DFA) 深度包检测(deep packet inspection 简称DPI) 多模式匹配算法 入侵检测
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基于Apriori算法的流量识别特征自动提取方法 被引量:40
17
作者 刘兴彬 杨建华 +1 位作者 谢高岗 胡玥 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期51-59,共9页
提出了一种基于Apriori算法自动提取协议识别特征的方法,该方法可以自动提取2种最常用的协议识别特征——特征字符串和包长特征,提取特征的效率较传统方法有很大的提高。通过识别率、准确率、正误识别率和负误识别率等指标验证了所提取... 提出了一种基于Apriori算法自动提取协议识别特征的方法,该方法可以自动提取2种最常用的协议识别特征——特征字符串和包长特征,提取特征的效率较传统方法有很大的提高。通过识别率、准确率、正误识别率和负误识别率等指标验证了所提取特征的准确性和完整性,并根据结果反馈指导特征提取的过程,保证了提取特征的可靠性。 展开更多
关键词 流量识别 自动提取协议识别特征 APRIORI算法 深度包探测
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P2P流量识别 被引量:48
18
作者 鲁刚 张宏莉 叶麟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1281-1298,共18页
P2P流量的迅猛增长加剧了网络拥塞状况,P2P流量识别为网络管理提供了基本的技术支持.首先介绍了P2P流量的类别及流量识别面临的主要困难,然后综述了P2P流量识别的主要技术及研究进展,最后给出下一步的主要研究方向.
关键词 对等网络 端口识别 深层数据包检测 机器学习 网络行为
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面向网络安全的正则表达式匹配技术 被引量:32
19
作者 张树壮 罗浩 方滨兴 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1838-1854,共17页
分析了基于有穷状态自动机的正则表达式匹配方法的时间复杂度、空间复杂度以及二者之间的制约关系,深入讨论了在网络安全应用中遇到的特有问题与挑战.围绕这两个问题,对当前出现的多种优化技术和策略进行了全面的综述和评价,最后对未来... 分析了基于有穷状态自动机的正则表达式匹配方法的时间复杂度、空间复杂度以及二者之间的制约关系,深入讨论了在网络安全应用中遇到的特有问题与挑战.围绕这两个问题,对当前出现的多种优化技术和策略进行了全面的综述和评价,最后对未来的研究方向进行了总结和展望. 展开更多
关键词 特征匹配 深度包检测 正则表达式 有穷自动机 内存缩减
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一种基于深度报文检测的FSM状态表压缩技术 被引量:16
20
作者 陈曙晖 苏金树 +1 位作者 范慧萍 侯婕 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1299-1306,共8页
针对深度报文检测中正则表达式模式匹配的状态表爆炸问题,提出并实现了一种集合交割的预编码方法(SI-precode),在正则表达式转换成DFA前对所有输入符号进行预编码,通过压缩输入,减少FSM中输入符号的种类,从而压缩状态转移表的空间.证明... 针对深度报文检测中正则表达式模式匹配的状态表爆炸问题,提出并实现了一种集合交割的预编码方法(SI-precode),在正则表达式转换成DFA前对所有输入符号进行预编码,通过压缩输入,减少FSM中输入符号的种类,从而压缩状态转移表的空间.证明了预编码生成的状态机的正确性及其与原状态机的同态性.采用L7-filter模式进行实验表明SI-precode不仅提高了正则表达式的编译速度,针对单模式状态机,其状态转移表空间比不进行预编码压缩了87%~97%,50个模式的多模式状态机可压缩59%.预编码在软硬件结合体系结构下进行协议识别时不会对性能造成影响;对纯软件结构性能降低2%~4%. 展开更多
关键词 网络安全 深度报文检测 模式匹配 正则表达式 协议识别
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