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题名基于智能规则存储匹配模型的包分类算法研究
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作者
李卓
王童彤
刘开华
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机构
天津大学微电子学院
鹏城国家实验室
天津市成像与感知微电子技术重点实验室
天津市数字信息技术研究中心
天津仁爱学院
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出处
《西安电子科技大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期149-158,共10页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB2901100,2022ZD0115303)
鹏城实验室算力网重大攻关项目(PCL2023A06)。
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文摘
在包分类技术研究中,设计高效的索引结构以实现数据包的快速匹配是有效包分类的关键。因此,为了提升基于哈希方法的包分类算法的存储效率,解决规则存储映射不均匀、易产生大量哈希冲突的问题,设计了一种规则存储匹配模型。该模型可实现更均匀的规则存储映射,进而提升分类子集内规则的存储效率。基于该模型,提出了一种包分类算法。该算法首先利用前缀长度压缩算法将规则集划分为多个子集,再为每个子集设置相同的存储结构。该存储结构包括标识信息处理单元、数据索引模型单元和规则查询匹配单元,其中数据索引模型单元包含了规则存储匹配模型,可实现子集内部规则的高效映射与存储,进而提升包分类的整体性能。实验表明,相比于现有算法,该算法的分类吞吐量平均提升1倍、存储消耗平均减少约20%、更新速度平均提升3倍,规则映射的均匀程度也有所提升。
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关键词
包分类
规则存储匹配模型
索引结构设计
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Keywords
packet classification
rule storage matching model
index structure design
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分类号
TP393.0
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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