深度报文检测中基于GPU的正则表达式匹配引擎
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防火墙功能特性1.安全可视1.1业务安全状况可视提供的实时漏洞分析功能,可以根据经过设备的业务流量主动分析其中存在的风险并实时展示出来,实时监控界面上可以根据服务器真实存在的漏洞多少进行排名,同时会给出各个业务系统风险情况的评估,并给出建议解决方案。
还提供强大的综合风险报表功能,从业务和用户两个维度对网络中的安全状况进行整体分析,按照受攻击类型、漏洞类型和威胁类型进行统计分析,并根据每个业务对应的服务器IP进行针对性的安全分析,提供相应的服务安全说明,使得报表的可读性更高,方便用户从报告中分析出下一步的安全加固策略。
1.2应用服务内容可视具有卓越的应用可视化功能,通过多种应用识别技术形成国内最大的应用特征识别库和URL库,涵盖了超过3000种应用规则和3000万URL条目,可精确识别内外网的采用端口跳跃、端口逃逸、多端口、随机端口等各类应用,为下一代防火墙实现用户与应用的精细化访问控制提供技术基础。
1.3用户控制策略可视可通过应用可视化功能与用户识别技术结合制定L3-L7一体化应用控制策略, 可以为用户提供更加精细和直观化控制界面,在一个界面下完成多套设备的运维工作,提升工作效率。
1.4网络流量状态可视可提供基于用户和应用的流量管理功能,能够基于应用做流量控制,实现阻断非法流量、限制无关流量保证核心业务的可视化流量管理价值,并可通过运行状态页面观察到每条通道的流量状态信息,应用流量排行以及用户流量排行等,同时也会对应用流量进行汇总统计,可直观的了解到网络中的流量分布情况。
2.双向防御2.1强化的Web攻击防护采用攻击特征+主动防御相结合的双重防护模式,可有效保护web业务安全。
攻击特征的防护模式有效结合了web攻击的静态规则及基于黑客攻击过程的动态防御机制,提供OWASP定义的十大安全威胁的攻击防护功能,有效防止常见的web安全威胁。
如SQL注入、XSS跨站脚本、CSRF跨站请求伪造等,主动防御模式可提供参数类型学习和自定义参数等个性化配置,保护web系统免受网站篡改、网页挂马、业务数据泄露、用户账号被盗等问题。
gpu 正则表达式GPU正则表达式简介与应用一、引言正则表达式是一种强大的文本匹配工具,可以用来在文本中查找、替换特定的模式。
GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)是一种专门用于图形渲染和并行计算的硬件设备。
本文将介绍GPU 正则表达式的基本原理和应用。
二、GPU正则表达式的工作原理GPU正则表达式的基本原理是利用GPU的并行计算能力加速正则表达式的匹配过程。
传统的CPU正则表达式匹配算法通常采用回溯法,效率较低。
而GPU正则表达式使用有限状态机(FSM)的方法,将正则表达式转换为状态图,利用GPU的并行计算能力同时对多个字符进行匹配。
三、GPU正则表达式的优势1. 并行计算:GPU正则表达式能够利用GPU的并行计算能力,对多个字符同时进行匹配,大大提高了匹配速度。
2. 高性能:由于GPU正则表达式利用了硬件加速,能够在较短的时间内完成大规模的文本匹配任务。
3. 低能耗:相比传统的CPU正则表达式匹配算法,GPU正则表达式能够在相同的时间内完成更多的匹配任务,从而降低了能耗。
四、GPU正则表达式的应用领域1. 文本处理:GPU正则表达式广泛应用于文本处理领域,例如搜索引擎、日志分析等。
通过利用GPU的并行计算能力,可以快速地对大规模的文本进行匹配和处理。
2. 数据挖掘:在数据挖掘领域,GPU正则表达式可以用于提取和处理结构化和非结构化的文本数据,例如从网页中提取关键信息、分类和聚类等。
3. 自然语言处理:在自然语言处理领域,GPU正则表达式可以用于词法分析、句法分析和语义分析等任务,从而提高文本处理的效率和准确性。
4. 日志分析:在大数据和云计算领域,GPU正则表达式可以应用于日志分析和异常检测等任务,帮助用户实时监控和分析系统运行状态。
5. 字符串匹配:GPU正则表达式还可以用于字符串匹配和替换,例如在代码编辑器中快速查找和替换特定的字符串模式。
五、GPU正则表达式的应用案例以搜索引擎为例,搜索引擎需要对海量的网页进行索引和检索。
面向高效深度包检测的启发式正则表达式分组算法
赵超;王慧强;林俊宇;吕宏武
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2018(035)007
【摘要】经过对正则表达式合并DFA(确定型有限自动机)状态爆炸问题的分析,采用正则表达式两两合并DFA的状态增加数之和衡量多个正则表达式合并后真实的状态增加情况,将正则表达式最优分组问题归约为带权无向图的k-最大割问题.在此基础上,提出了一种面向高效深度包检测的启发式正则表达式分组算法REG-EDPI.采用贪婪策略构造初始解,引入移除参数进行迭代优化.实验表明相比于其他算法,REG-EDPI算法能够在合理的运行时间内,获得更优的分组策略,具有更强的实际应用价值.
【总页数】5页(P2163-2167)
【作者】赵超;王慧强;林俊宇;吕宏武
【作者单位】哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;中国科学院信息工程研究所,北京100093;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.面向网络流的自适应正则表达式分组匹配算法 [J], 杜文超;陈庶樵;胡宇翔
2.深度包检测中一种正则表达式匹配算法的改进 [J], 张巍;陈佼;赵美凯
3.基于正则表达式的深度包检测算法 [J], 丁晶;陈晓岚;吴萍
4.深度包检测中一种高效的正则表达式压缩算法 [J], 徐乾;鄂跃鹏;葛敬国;钱华林
5.一种用于深度包检测的正则表达式分组算法 [J], 杜江;王希
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部署paddlecor中遇到的GPU环境集成问题(CUDA版本不⼀致、GPU不识别等)1. 背景在使⽤百度飞桨的paddleocr过程中,安装配置gpu运⾏环境,代码部署后运⾏报错,⽆法检测到gpu。
(实际我的环境是有⼋张显卡gpu的)。
具体错误信息如下:Compiled with WITH_GPU, but no GPU found in runtime.You are using GPU version Paddle, but your CUDA device is not set properly. CPU device will be used by default2. 解决思路以paddleocr为例,如果是严格按照⽂档部署配置环境,那么基本可以归结为软件版本问题。
分别可以检查cuda版本、paddleocr版本、cudnn版本、paddle serving版本等软件是否匹配。
3. 可能遇到的问题及具体操作。
nvcc和nvidia-smi查看的cuda版本不⼀致。
1、先使⽤nvcc -V查看cuda版本。
2、再使⽤nvidia-smi查看cuda版本。
3、出现版本不⼀致情况该以哪个版本为准呢,⼀般是以nvcc -V显⽰的cuda版本为准,上层程序sdk都会调⽤这个运⾏时api。
查看具体lib安装路径及版本信息可以执⾏ cat /usr/local/cuda/version.txt,相关lib也在这个路径下查看。
4、怎么理解nvcc和nvidia-smi不⼀致的问题。
nvcc属于CUDA的编译器,将程序编译成可执⾏的⼆进制⽂件,nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface ,是⼀种命令⾏实⽤⼯具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。
CUDA有runtime api和driver叩i,两者都有对应的CUDA版本,nvcc —version显⽰的就是前者对应的CUDA版本,⽽nvidia-smi显⽰的是后者对应的CUDA版本。
hyperscan与pcre正则表达式Hyperscan与PCRE正则表达式正则表达式在文本处理和模式匹配中发挥着重要作用。
无论是在编程中还是在日常生活中,我们都会遇到需要查找、匹配或替换特定模式的情况。
Hyperscan和PCRE是两种常用的正则表达式引擎,本文将介绍它们的特点和用法。
一、Hyperscan正则表达式引擎Hyperscan是一款高性能的多模式匹配库,由Intel开发。
它采用了基于硬件加速的方法,能够快速有效地处理大规模的正则表达式匹配任务。
Hyperscan支持多种语言,包括C、C++、Go和Python等,并提供了易于使用的API接口。
Hyperscan的主要特点之一是支持高并发和多线程处理。
它利用并行处理和多核架构,能够在多个线程上同时执行正则表达式匹配,提高了处理速度和效率。
此外,Hyperscan还支持多种匹配模式,包括单模式、多模式和通配符匹配等,能够满足不同应用场景的需求。
Hyperscan的使用方式也相对简单。
用户可以通过定义正则表达式模式,并使用Hyperscan提供的API函数进行匹配操作。
Hyperscan会根据用户定义的模式,自动进行编译和优化,生成高效的匹配代码。
用户只需调用匹配函数,并传入待匹配的文本,即可完成匹配任务。
二、PCRE正则表达式引擎PCRE(Perl Compatible Regular Expressions)是一款功能强大的正则表达式库,兼容Perl语法。
PCRE支持多种编程语言,包括C、C++、Java和Python等,被广泛应用于各种软件开发和文本处理任务中。
PCRE的特点之一是支持Perl语法和扩展。
Perl语法非常灵活,能够表达复杂的匹配模式和替换规则。
PCRE支持Perl的全部语法特性,包括字符类、分组、重复和反向引用等,可以满足各种复杂的匹配需求。
PCRE的使用也相对简单。
用户可以通过定义正则表达式模式,并使用PCRE提供的API函数进行匹配操作。
正则表达式引擎原理
正则表达式引擎是一种用于匹配字符串模式的工具,它的原理包括以下几个方面:
1. 语法分析:正则表达式引擎首先对输入的正则表达式进行语法分析,将其转化为一个语法树或者其他等效的数据结构。
这个过程通常使用正则表达式的文法规则和解析算法来完成。
2. 自动机构造:将语法树或其他等效数据结构转换为一个能够高效匹配字符串的自动机。
常见的自动机包括确定性有限状态机(DFA)和非确定性有限状态机(NFA)。
这个过程通常使用子集构造算法或者Thompson构造算法。
3. 匹配过程:将输入的待匹配字符串与自动机进行匹配。
匹配过程可以使用不同的算法来实现,包括最长前缀匹配、最长后缀匹配、回溯法等等。
不同的算法在时间复杂度和空间复杂度上可能有不同的表现。
4. 匹配结果处理:一旦匹配成功,正则表达式引擎会返回匹配的结果或者执行相应的操作。
这个过程包括获取匹配文本、替换文本、提取匹配组等等。
正则表达式引擎的原理可以通过以上步骤来理解,不同的引擎可能在实现细节上有所差异,但基本的原理是相通的。
基于GPU加速的并行字符串匹配算法
谷岳;谷建华
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2013(30)9
【摘要】在分析了经典的串行字符串匹配算法(BF,KMP,BM,BDM,Shift-
And/Shift-Or,ZZL)基础上,对ZZL算法的预处理过程进行改进,并结合GPU的单指令多线程的并行计算特点,对ZZL算法进行并行改进,以达到处理大规模数据的速度提升.
【总页数】4页(P30-33)
【关键词】GPU;CUDA;并行字符串匹配;模式匹配
【作者】谷岳;谷建华
【作者单位】西北工业大学计算机学院高性能计算中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于分层存储理论模型的近似字符串匹配并行算法研究 [J], 满都呼;宋展
2.基于GPU加速的快速字符串匹配算法 [J], 续士强;祝永志
3.基于移动平台的异构并行字符串匹配算法 [J], 刘磊;李广力;徐玥;张桐搏;吕帅
4.基于GPU加速的快速字符串匹配算法 [J], 续士强;祝永志
5.基于GPU加速的并行WMD算法 [J], 胡蓉;阳王东;王昊天;罗辉章;李肯立
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利用GPU进行字符串匹配作者:李磊来源:《硅谷》2009年第02期[摘要]GPU通过SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令多数据)对图像数据进行并行处理。
字符串的匹配在信息检索、计算机病毒码匹配和生物基因技术领域中都有应用。
探讨利用GPU进行字符串的匹配。
[关键词]GPU BF CUDA中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)0120055-01一、引言NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU(Graphic Processing Unit,图形处理芯片)的概念。
GPU的32位的浮点渲染精度、向量处理特征和超长流水线结构特点,使它具有对密集性数据的计算能力,在通用计算机上提供一种并行平台。
目前,GPU在分布式计算、生物制药、天气预报等非图形数据处理领域都有广泛应用。
字符串匹配在信息检索、计算机病毒码匹配和生物基因技术领域中都有应用。
字符串的匹配算法有很多,比如BF算法、KMP算法、RK算法。
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是用于GPU计算的开发环境,它是一个全新的软硬件架构,可以将GPU视为一个并行数据计算的设备,对所进行的计算进行分配和管理。
CUDA的GPU编程语言基于标准的C语言,对大多数程序员来说还是很容易掌握的。
本文就BF算法在GPU环境下利用CUDA软件开发工具的实现展开讨论。
二、介绍一下CUDA编程的特点通过CUDA编程时,将GPU看作可以并行执行多个线程的计算设备(compute device)。
它作为主CPU的协处理器来运作。
应用程序首先被主CPU执行过程,而应用程序数据并行的、计算密集的部分给GPU执行,GPU最后把计算的结果返回给主CPU中的应用程序。
即GPU 执行的部分函数化。
要达到这种效果,可以将这样一个函数编译到GPU设备的指令集合中,并将得到的程序(叫做内核,kernel)下载到GPU设备上。
深度包检测中一种正则表达式匹配算法的改进张巍;陈佼;赵美凯【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】网络数据包内容检测技术已在网络安全、网络监视、HTTP负载均衡等方面得到广泛的应用,因此,对快速数据包内容的检测就变得异常重要。
在数据包内容检测过程中,数据包的净载数据要通过一系列已经定义好的正则表达式模式进行数据匹配。
在此,阐述目前数据包检测存在的问题,如传统数据包检测应用程序要求很大的内存空间去存储相应的正则表达式模式,提出一种大大降低对内存空间使用的改进算法。
通过将该改进算法应用到以DFA为基础的包检测应用程序中,说明经过真实网络数据来检测算法的改进成果。
结果表明了改进算法的有效性。
%Content inspection technology for network data packet has been widely used in network security,network moni⁃toring,HTTP load balancing,etc. In content scanning of data packet,the payload data of the packet needs to be matched by a set of the specified regular expressions. The problem existing in the current data packet inspection is elaborated in this paper. That is,the traditional application program of data packet inspection needs a large memory space to store the correspondingregu⁃lar expression pattern. A improved algorithm that effectively reduces memory space usage is proposed. The application of the im⁃proved algorithm in DFA⁃based packet inspection program indicates theimprovement achievements,which were obtained by de⁃tection of the true network data.【总页数】6页(P87-92)【作者】张巍;陈佼;赵美凯【作者单位】南方电网科学研究院有限责任公司,广东广州 510080;航天恒星科技有限公司,北京 100086;航天恒星科技有限公司,北京 100086【正文语种】中文【中图分类】TN915.08-34;TP3【相关文献】1.入侵检测系统中一种模式匹配算法的研究与改进 [J], 朱俊;余强2.基于正则表达式的深度包检测算法 [J], 丁晶;陈晓岚;吴萍3.深度包检测中一种高效的正则表达式压缩算法 [J], 徐乾;鄂跃鹏;葛敬国;钱华林4.一种用于深度包检测的正则表达式分组算法 [J], 杜江;王希5.面向高效深度包检测的启发式正则表达式分组算法 [J], 赵超;王慧强;林俊宇;吕宏武因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
一种基于CPU-GPU协同的特征码匹配机制杨科;谷建华;张春永【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)005【摘要】In network security system, a signature matching mechanism based on the cooperation of CPU and GPU is proposed. Firstly, a small DFA(deterministic finite automaton) is constructed by using the first n prefix of each rule expression. Secondly, the non-exact matching is done on the GPU to pick out the dubious packets. Lastly, the exact matching is done by CPU. Experimental results show that the matching throughput reaches 19 Gbits/s.%在网络安全系统中,提出了一种基于CPU-GPU协同的特征码匹配机制.先用每个特征码表达式的n前缀,构建一个小的DFA(有限自动机);再在GPU上进行不完全匹配,剔除大量正常数据包,检测出可疑的数据包;然后再在CPU上对可疑数据包进行精确匹配.测试结果表明,该机制的匹配吞吐量能达到了19 Gbits/s.【总页数】5页(P1056-1060)【作者】杨科;谷建华;张春永【作者单位】西北工业大学高性能计算中心,西安710072;西北工业大学高性能计算中心,西安710072;西北工业大学高性能计算中心,西安710072【正文语种】中文【中图分类】TP393.08【相关文献】1.基于特征串树的病毒特征码匹配算法 [J], 于泠;李国建2.基于灰度特征码映射匹配修正的大容量图像隐写算法 [J], 姚孝明3.基于CPU-GPU协同并行内点算法求解结构化非线性规划 [J], 杨林峰;胡桂莉;张晨;张振荣4.一种基于匹配博弈的服务链协同映射方法 [J], 张红旗;黄睿;常德显5.基于前缀特征码匹配的混合P2P覆盖网 [J], 张小芳;胡正国因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。