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IDS中串匹配臭算法并行优化研究

【摘要】:随着网络技术的迅速发展,日益严重的网络安全问题已引起了人们的高度重视,对网络内容的检测已成为网络安全体系中的重要组成部分。作为网络安全检查的核心技术,字符串匹配算法在处理海量数据和各种应用需求中面临巨大的挑战。由于经典的串行串匹配算法在入侵检测系统中性能提升空间已经很小,面对复杂的网络环境,考虑将串行算法并行化成为解决这一问题的有效途径。随着多核技术的兴起和发展,基于多核的并行算法成为了研究的热点。本文基于对多核处理器平台及串匹配算法的相关研究,开展了多核平台下串匹配算法的并行化改进、实现和优化。(1)对现有的单模式精确串匹配算法进行实验分析。本文对于不同长度的模式串,分别在大小为32和64的字符集上进行了实验,得出了在一般情况下性能最好的算法。(2)通过对现有串匹配算法的分析,本文在实际性能较优的Horspool算法基础上提出了一种改进的Horspool算法,该改进的算法增大了窗口平均移动距离,提高了匹配效率。(3)基于双核和四核处理器平台,采用数据分解的方式对改进的Horspool算法、Shift-Or算法进行了并行化设计与实现,并利用多线程开发工具OpenMP实现了该并行算法。(4)借助目前流行的VTune高性能分析工具对并行化后的代码进行了性能分析,然后针对并行算法的并行度、负载均衡以及高速缓存命中率等问题进行了优化,再将它们应用到具体的串匹配实验中,通过实验数据分析了两种并行算法在双核和四核处理器平台上获得的匹配速度以及加速比等方面的性能。本文所提出的在多核处理器平台上的并行方法,还可用于其它串匹配算法以改进其性能。

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