包分类算法

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位并行多维数据包分类算法研究

的两种改进算法，通过引入位图映射及元组空间的概念，提出了一种新的改进算法，在时间复杂度与空间复杂度上都较位并行算法有很大
提高并具有很好的扩展性。在模拟环境下对算法进行了评测，给出了试验数据的分析结果。
关健词：数据包分类；位并行Fra bibliotek；位图映射；元组空问
ＲｅｅｃｏｔｐａａｌｌｓｓｄＭｕｔ－ｍｅｉｎｌｓａｒｈｎＢｉ－ｒｌｅｉｍＢａｅｌｉｄｉｎｓｏａ
ＡＢＶｌｏｉｍ，ａｉｇｔｅｂｔｐｒｌｌｓｓｈｍｅａｄａｄｎｈｄａｆｂｔａｐｎｇａｄｔｐｌｐｃ，ｈｉａｅｒｓｎｓａｎｗｌｏｔｍ．ｅａｇｒｔｈｔｋｎｉ－ａａｌｉｍｃｅｄｉｇｔｅｉｅｓｏｉｐｍａｐｉｕｅｓａｅｔｓｐｐｒｐｅｅｔｅａｇｒｈｈｅｎｍｎｉＴｈｎｗｌｏｉｍｅｕｅｈｏｌｘｔｅｆｂｔｈｍｅａｄｓｏａｅａｄＣｃｌｌｗｉｈｔｅｇｏｈｆｔｅｆｌｒｄｔｂｓｓｉｉｅＩｅｌｚｓｔｅｅａｇｒｔｈｒｄｃｓｔｅｃｍｐｅｉｉｓｏｏｈｔｅｔｔｒｇｎａｓａｅｗｅｌｔｒｗｔｏｔａａａｅｎｓｚ．ｔａｉｅｈｉｎｎｈｈｉｅｒｌｏｈｉａｖｒｖｒｎｎｄａｌｚｓｔｅｅｐｒｎａｄｔ．ａｇｒｔｍｉｔｌｎｉｏｍｅｔｎａｙｅｈｘｅｍｅｔａａｉｎｕａｅａｎｉｌ

一种内存优化的RFC包分类算法Merge RFC

一种内存优化的RFC包分类算法Merge RFC随着互联网的快速发展，网络数据量越来越庞大，如何对这些海量数据进行内存优化成为亟需解决的问题。

RFC（Request for Comments）是一种由互联网工程任务组（IETF）制定的文档，用于描述互联网相关协议、技术和其他一些有关主题之间的思想和信息。

本文提出一种基于RFC文档的内存优化算法—— Merge RFC。

Merge RFC算法通过对RFC文档进行分类，将相似的RFC文档合并在同一类别中，并进行压缩存储，从而减少内存消耗。

该算法可以分为以下几个步骤：1. 获取RFC文档首先，需要从互联网上获取RFC文档。

这里可以使用爬虫或者直接从IETF官网下载RFC文档，将其存放在本地的存储介质中。

2. 解析RFC文档将下载的RFC文档进行解析，提取文档的内容和关键词。

这里可以使用自然语言处理技术和关键词提取算法，提取出每个RFC文档的主题和相关信息。

3. 构建RFC包分类模型根据RFC文档的内容和关键词，构建RFC包分类模型。

该模型可以基于人工规则或者机器学习算法构建，通过模型可以将每个RFC文档归类到相应的类别中。

4. 合并相似RFC包使用RFC包分类模型将相似的RFC文档合并在同一类别中，并进行压缩存储。

这样可以避免相似RFC文档重复存储，减少内存消耗。

5. 精细化存储对于一些频繁访问的RFC文档，可以进行精细化存储。

将这些文档存储到高速缓存中，快速响应用户的查询请求，加速访问速度。

6. 动态调整模型随着新的RFC文档不断产生，RFC包分类模型需要不断进行调整和优化。

通过监控和分析用户的访问行为，动态调整模型，保证RFC文档的合并和分类是最优的。

总之，Merge RFC算法可以帮助优化内存消耗，提高应用程序的性能和稳定性。

未来，我们可以继续优化该算法，探索更多的RFC文档分类方法，提高算法的精度和效率。

基于动态点切分的多决策树包分类算法

第３５卷第１２期
２０１３
息
学
报
Ｖｏ１．３５ＮＯ．１２Ｄｅｅ．２０１３
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
基于动态点切分的多决策树包分类算法
韩伟涛伊鹏扈红超
郑州４５０００２）ｆ国家数字交换系统工程技术研究中心摘
要：针对传统的包分类算法存在较多规则冗余问题，该文在分析规则集特征的基础上，提出一种基于动态点切
明，在保证算法的时问性能前提下，ＣＤＰＳ算法的内存占用较ＨｙｐｅｒＳｐｌｉｔ和ＥｆｉＣｕｔｓ分别减少了９５％和５０％。
关键词：包分类；决策树；内存优化；动态点切分
中图分类号：ＴＰ３９３ＤＯＩ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１１４６．２０１３．００２７６
ＣＤＰＳｉｓ９５％ａｎｄ５０％ｌｅｓｓｔｈａｎＨｙｐｅｒＳｐｌｉｔａｎｄＥｆｉｆＣｕｔｓ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｐａｃｋｅｔｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ；Ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ；Ｍｅｍｏｒｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；Ｄｙｎａｍｉｃｐｏｉｎｔｓｐｌｉｔ

基于规则集压缩的高效包分类算法

ＢＩＸｉ— ｎ，ＸＩＧａ — ａｇ，ＺＨＡＮＧ —ａｇａａＥｏｇｎＤａｆｎ
（．ｏｅｅｏｏｐｔｎｏｍｕｉｔｎｕａｎｖｒｔ，Ｃａｇｈｕａ１０２Ｃｉａ１ＣｌｇＣｍｕｅａｄＣｍｎｃｉ，ＨｎｎＵｉｓｙｈｎｓａＨｎｎ４０８，ｈｎ；ｌｆｒａｏｅｉ
２ＩｓｔｔｏｏｐｔｇＴｃｎｌｙｈｎｓｃｄｍＳｉｃｓｅ＇ｇ１０９，Ｃｉ）．ｎｔｕｉｅｆＣｍｕｉｅｈｏｇ，ＣｉｅａｅｙｏｃｎｅｎｏｅＡｆｅ，Ｂｏｎ０１０ｈｎｉａ
ＡｂｓｒｔＴｈｓｔａｃ：ｉｐａｒｏｎｄｕｔｈｆｓｐａｋｔｌｓｉｃｔｎｌｏｔｍＥＧＴ— ＳｅｒｈｉｅｎｓｏａｅｐｃｐｅｆｕｏｔｅａｔｃｅｃａｓｆａｉａｇｒｈｉｏｉＰＣ’ ｓａｃｔｍａｄｔｒｇｓａｅｐｅｏｍａｃｒｄｃｅｓｄｙｈｒｌｓｅｎｎｔｏｉｓＡｃｏｄｎｔｔｅｕｅｓｇｒｇｔｏｃａａｔｒａｅｕｌｓｆｒｒｎｅｗｅｅｅｒａｅｂｔｅｕｅ ’ｒｄｕｄａｃｐｅ．ｃｒｉｇｏｈｒｌａｇｅａｉｎｈｒｃｅ，ｎｗｒｅ
基于规则集压缩的高效包分类算法
毕夏安谢高岗。张大方，，
（．１湖南大学计算机与通信学院，长沙４０８１０２；２中国科学院计算技术研究所，．北京１０９０１０）

路由器中的包分类算法研究

维普资讯
计算机科学２０Ｖ１３ｏ１０６ｏ３Ｎ．１．
路由器中的包分类算法研究）
’ 甘利杰
（重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆４０６）００７
摘要在Ｉｔｒｅ路由器中将数据包分类成流采用了散列算法的基本思想，引入了流的局部性原理来加速散列ｎｅｎｔ并
ＧＡＮ＿ｉＬｉ『．ｅ
（ｏｕｅｃｅｃＣｍｐｔｒＳｉｅ＆ＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇＣｌｇ。ＣｏｇｉｇＴｅｈｏｏｙ＆ＢｓｅｓＵｎｖｒｉ．ｏｇｉｇ４０６）ｎｎｏｍａｉｎｉｅｒｌｅｈｎｑｎｃｎｌｇｏｎｏｅｕｉｓｉｅｓｙＣｈｎｑｎ００７ｎｔ
ＡｂｔａｔＴｈｒｃｓｆｃｔｇｒｚｎａｋｔｎｏ “ ｌｗｓｉｎＩｔｒｅｏｔｒｉｃｌｅａｋｅｌｓｉｉａｉｎＡｌｓｒｃｅｐｏｅｓｏａｅｏｉｉｇｐｃｅｓｉｔｆｏ ” ｎａｎｅｎｔｒｕｅｓａｌｄｐｃｔｃａｓｆｃｔｏ．ｌｐｃｅｓｂｌｎｉｇｔｈａｌｗｂｙａｐｅｄｆｅｕｅａｄａｅｐｏｅｓｄｉｉｌｒｍａｎｒｂｈｏｔｒＴｈａｋｔｅｏｇｎＯｔｅｓｍｅｆｏｏｅｒ￣ｅｉｄｒｌｎｒｒｃｓｅｎａｓｍｉｎｅｙｔｅｒｕｅ．ｎａｅｍａｎｉｅＳＨａｈａｇｒｔｍ．ＨＯｔｐｅｈａｈｓａｃｔｈｃｌｅｓｏｌｗａｅｎｉｔｏｕｅ．Ａｔｌｓ，ｉｓｉａｉｓｌｏｉｄｈＷＯｓｅｄｔｅｈｓｅｒｈｗｉｔｅｌａｎｓｆｆｈｏｏｈｓｂｅｒｄｅｄｎｔｔａ

课件：网络算法：包分类技术的研究与应用

类包分类(Packet Classification))陈兵南京航空航天大学计算机网络研究室Cb_china@OUTLINE什么是包分类？包分类技术的应用领域包分类包分类算法的评价指标算法的评价指标包分类算法的分类包分类算法仿真工具包分类算法仿真工具介绍介绍什么是包分类？包分类的基本原理相关定义常用的分类字段组合几何描述包分类的基本原理数包分类转发引擎据包规则集头部匹配处理--------匹配条件动作字段----------------到来的数据包路由器内部ManagementRouting AgentReservation SetupAgentAgentAdmission Backgroud CodeRouting Database Admission ControlTraffic Control DatabasePacket Output QueueForwardingPath转发Packet Classifier Input DriverInternet ForwarderSchedulerOutput Driver表5规则示例匹配条件优匹配处理规则先级源IP 地址目的IP 地址源端口号目的端口号协议类型202.193.10.*202.193.20.*[0,65535]20,21UDP 1拒绝20219231*162120**[065535]>1023R1202.192.31.162.120..[0,65535]> 1023TCP 2允许118.196.21.*155.20. 80.*[0,65535]> 1023TCP3允许R2R3数据包目标地址源地址目标端口号协议类型动作202.192.31.2162.120.3.45[0,65535]6789TCP R2,允许118.196.21.*155.20. 80.*[0,65535]> 1023TCPR3,允许记f 为规则库为规则库，，含有n 条过滤规则条过滤规则，，记为<R 1,R 2,......,R ,R n >。

多维IP包分类算法研究

ＣｌｓｉｃｔｏｇｒｔｕｄｆＭｕｔ－ｍｅｉｎａＰｃｔａｓｆａｉｎＡｌｏｉｈｍＳｔｙｏｌｉｄｉｎｓｏｌＰａｋｅｉＩ
ＺｏｇＰｉｇｅｇｈｎｎｆｎ
（ｈｎｑｇＣＩＣｍｍｕｉｔｎＴｃｎｌｙｏ，ｄＣｏｇｉ４０６，ｈａＣｏｇｉＹＴｏｎｎｃｉｅｈｏｏ．ｔ，ｈｎｑｎａｏｇＣＬｇ００５Ｃｉ）ｎ
ｉｗａｐｌ－ａｅｏｔ，ｉｅｅｔｅｅｖｃ，ＳｆｗｍｅｅｆｅｆｎｕｎＴｉａｔｌｄｓｒｂｓｔｔｐｃｌｆｅｌ，ｏｉｙｂｓｄｒｕｉｇｄｆｒｎｉｔｄｓｒｉｅＱｏ，ｏｒｌｃｎａｌｔｒｅｓｕｃｏ．ｈｓｒｉｅｅｃｉｅｗｏｙｉａｃ
一
ＧｉｆＴｉｓ（４）主要是针对二维情况下的Ｉ分类问ｒｄｏｒｅ［］Ｐ题提出的有效的解决方案。实际中，种目的一源过滤规则在ＶＮ这Ｐ
ｍｕｔｄｍｅｓｏａＰｐｃｅｌｓｉｃｔｏｇｏｉｍｄｔｅＲｅｉｗｆｒｓａｃｔｔｓｌ — ｉｎｉｎｌＩａｋｔａｓｆａｎａｉｃｉｉｌｒｔｈｎｈａｖｅｏｅｅｈｓａｕ．ｒＫｅｗｏｒ：ｐａｋｔｌｓｉｃｔｏｇｒｔｍ；ｕｔｄｍｅｉｎｌｙｄｓＩＰｃｅａｓｆａｉｎａｏｉｃｉｌｈＭｌｉｉｎｓｏａ
ｃｒｅｐｏｄｎｇｍｕｔ—ｉｎｉｎＰｃｅｌｓｉｃｔｏｌｏｔｍｓｔｅｓｐｏｔｏｆＬａｅｗｉｃｉｇｒｕｅｓｐｏｉｅＩａｋｅｏｒｓｎｉｌｄｍｅｓｏａＩｐａｋｔｃａｓｆａｎａｇｒｈｉｕｐｒｙｒ４ｓｔｈｎｏｔｒｒｖｄＰｐｃｔｉｌｉｉｉｈｃａｓｆｃｔｏ，Ｏｔｅｒｔｒｔａｈｐａｋｔｔｒｉｕａｒ —ｅｎｄｐｏｅｓｎｏａｐｌａｉｎｓｆｒｎｗｅｗｏｋｐｃｅｌｒｎｌｓｉａｎＳｏｕｅｏｅｃｃｅｏａｐａｔｃｌｒｐｅｄｆｅｒｃｓｉｇｔｐｉｔｉｉｈｉｃｏｏｅｎｔｒａｋｔｆｔｉｇ，ｉｅ

基于RFC算法的快速多维数据包分类算法

ｔｅｐｒｏｍａｃｆｐｃｅｌｓｉｃｔｎｔｅｅｎｔｒｅｖｉｅｓ．ＣｌｏｉｈｉｅｒｓｎａｉｅｐｃｅｌｓｉｉａｉｎａｇｒｔｍｎｔｅａｅｈｅｆｒｎｅｏａｋｔａｓｆａｉｈｓｅｗｏｋｓｒｃｓｕｅＲＦａｇｒｔｍｓａｒｐｅｅｔｔｖａｋｔａｓｆｃｔｌｏｉｃｉｏｃｏｈａｄｉｂｈｖｓｆｓｎｃａｓｆｃｔｎｕｔｒｇｔｃｔｓＳａｇｈｔｉｌｍｅｔｔｏｆＲＦＣｌｏｉａｔｉｌｓｉａｉ，ｂｔｔｓｏａｅｉｏｓｓｉＯｌｒｅｔａｍｐｅｎａｉｎｏｉｏｈｅａｇｒｔｈｍｓｅｔａａａｔｈｉｐａｒｉｔｏｕｅａｔｐｃｔｉｘｒｖｇｎ．Ｔｓｐｎｒｄｃｓａｆｓａｋｅｅ
但由于存储开销巨大，增加了算法实现的存储消耗，加大了成本。该文在ＲＣ算法的基础上提出了一种利用Ｈａｈ术减少存储开销且保Ｆｓ技持相对快速的数据包分类算法。
关健词：数据包分类；Ｈｓ技术；ＲＣ算法ａｈＦ
ＦａｔｃｅａｓｆｃｔｏｇｒｔｍｓｄｏｃｒｉｅＦｌｗｓＰａｋｔＣｌｓｉａｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎＲｅｕｓｖｏｉＣｌｓｉｃｔｏｇｒｔｍｕｔ．ｅｄａｓｆａｉｎＡｌｏｉｈｉＭｌｉｌｓｉｎｉｆ
内容寻址存储器查找法查找时间为１个时钟周期，速度快，

哈希算法与递归流分类算法在包分类应用中的比较

以规则索引字段长度为１７字节ｆ１６×８＋８ｂｉｔｓ）为例，
下面参照图２并根据该索引字段设计说明ＲＦＣ算法编译过
图１Ｈａｓｈ表结构程．以及三级递归映射的索引表组织结构。
哈希算法在用于分类时，需要考虑不同关键字之间哈希值可能发生的地址；中突。一般采用的是开放定址法来解决冲突，即建立冲突解除区，并使用链表在冲突解除区中存放；中突的关键字。如图１所示，当不同的输入产生相同的Ｈａｓｈ值时，后输入的数将被以链表的形式存放在冲突解
包分类是多种网络应用的关键性技术，包分类算法韵性能对网络的时延和蚕吐量有决定性的影响．一本文通过介绍包分类应甩中常用的哈希算法和递归流分类算法的原理，比较它们的性能特点和应用范圈。阑述在应用中各自的优缺点．
易于更新等几个方面来评价查找算法的优越性。本文将主
要对哈希（Ｈａｓｈ）算法与递归流分类（ＲＦＣ）算法进行比
较和讨论。
【关键词ｌ
哈希算法递归流分类算法性能比较包分类
二、Ｈａｓｈ算法
哈希算法（散列算法或者消息摘要算法）是信息存储和查询所用的一项基本技术，它是一种基于Ｈｓｈａ函数的文件构造方法，可实现对记录的快速随机存取。它把给定的任意长关键宇映射为一个固定长度的哈希值，一般用于鉴权、认证、加密、索引等。其主要优点是运算简单，预处理时间较短，内存消耗低，匹配查找速度比较快，便于维护和刷新，支持匹配规则数多等。一般好的Ｈａｓｈ算法具有以下三个性质：（１）单向性。即给定一个输入数，容易计算出它的哈希值，但是已知一个哈希值根据同样的算法不能得到原输

中科大网络数据包分类算法获得进展

政府１月１１５日将举办科技沙龙，中推介集
其中的ｌ８项公有技术。 “ 造小太阳 ” 项大科学工程包括装人这
术等，这些技术大多属国内首创、到国际达
先进水平。能为民用的科技才是引领潮流的科技，鉴于其中不少技术的基础性、有性，为共作院企系列活动之一，山区政府将于本周四蜀
（安徽日报）
科技创新赋予企业发最的第一推动
合肥华请金属表面处理有限责任公司
培养、普创新战略和管理制度、善创新完完机制政策。在创新的思想指导下，清公司华始终围绕市场需求、针对国家对产业发展政
策，先后开发出有利于节能、环保、排市场减
是由我市几位年轻的高校教师自筹资金于
２００３年走上创业发展之路。公司从注册资金５０万元到注册资金９９万元，企业资８从
产５０万元到资产４０６０万元，企业职工人从
数不到ｌ到今天近百人，年销售额１００人从２万元到年销售额６０２０万元，默默无闻的从技术开发公司到在国内行业有非常影响力
急需的６大系列具有自主知识产权，达到并国际、国内领先水平的技术与产品。目前，公司已经获得ｌ国家发明专利，２项被安徽
省科技厅确定为省级高新技术企业，被合肥

面向新型业务的多维快速包分类算法研究

传统意义上的路由器提供的只是转发数据包的服务，据根Ｉ的目的地址以决定其输出链路。然而现在的网络服务商Ｐ包
的基础，是路由器的关键技术之一，它的研究一旦获得重大进展，将进一步扩展Ｉ络的应用领域，使Ｉｔｎｔ为用必Ｐ网ｎｅｅｒ
毕夏安，大方张
（南大学计算机与通：网络中新兴的新型业务如ＰＰ、ｏＰＷｏｍ等日益增多，整个网络流量中占有越来越多的比重。对２ＶＩ、ｒ在
这些新型业务的监测和控制要求路由器等核心设备必须有能力对数据包进行快速与准确的分类。从这些新型业务包分类规则库的特点着手，出在多维多模式匹配情况下的三种包分类决策树，过实验说明这些决策树提通
ｏｅｅｎｗｓｒｉｅ ’ ｒｐｓｄｔｒｅｐｃｅｌｓｉｃｔｎｄｃｓｎｔｅｔｌ — ｉｎｉｎｌａｔｒｔｈｎ．ｈｘｅｉｆｔｓｅｅｖｃｓ，ｐｏｏｅｈｅａｋｔａｓｆａｉｅｉｉｒｓｗｉｍｕｔｄｍｅｓｏａｔｎｍａｃｉｇＴｅｅｐｒｈｃｉｏｏｅｈｉｐｅ — ｍｅｔｈｗｓｔｅｐｒｒｎｅｄｆｒｎｅｓｎｔｅｔｒｅｎｗｅｉｏｒｅｉｈｒｄｔｎｌｅｉｌｄｃｓｏｒｅｈｅｉｅｎｏｈｅｆｍａｃｉｅｅｃｓｕｅｉｈｈｅｅｄｃｓｎｔｓｗｔｔｅｔｉｏａｒｅｉｎｔ．Ｔｎｇｖｓｏｆｉｅｈａｉｓａｉｅ

三种包分类算法的实现 SX1116090

简单实现包分类算法概要包分类是VPNs、下一代路由器、防火墙等设备的关键技术。

包分类算法研究具有十分重要的意义，是目前的热点之一。

本文介绍了常用的包分类算法，分析了它们的优缺点，并简单实现线性、Hicuts 和Hypercut三种基本算法，对这三种算法进行性能对比。

一、包分类算法背景路由器的主要功能是将一个网络的IP数据报（包）Packet转发到另一个网络。

传统路由器仅根据数据包的目的地址对数据包进行转发，提供未加区分的尽力服务(Best Effort Service)，这是一维报文分类的典型形式：对所有的用户报文一视同仁的处理。

但是，随着因特网规模的不断扩大和应用技术的进步，越来越多的业务需要对数据包进行快速有效的分类以便区别处理提供不同级别的服务，因此路由器还需要对数据包进行进一步的处理。

最常见的是根据安全性需要，对包进行过滤，阻止有安全隐患的数据包通过。

因此，研究高速包分类算法具有十分重要的意义。

因特网是由许许多多的主机及连接这些主机的网络组成，主机间通过TCP ／IP协议交换数据包。

数据包从一个主机穿过网络到达另一个主机，其中就需要路由器提供数据包转发服务。

近年来，因特网己经从主要连接教育机构的低速网络迅速成为重要的商业基础设施。

现在，因特网正呈现两方面的新变化：一方面，因特网上的用户正在呈现爆炸性增长，Web站点正在迅速增加，需要宽带网络的多媒体应用正在日益普及，因特网的通信量也正在呈现爆炸性增长，因特网正日益变得拥挤：另一方面，因特网上的用户正呈现许多不同的种类，从以浏览和下载资料为主的普通家庭用户到经营电子商务的大型企业等等，这些用户从安全、性能、可靠性方面对因特网的期望是不同的。

人们希望路由器能够具有诸如数据包过滤、区分服务、QoS、多播、流量计费等额外功能。

所有这些处理都需要路由器按某些规则将数据包进行分类，分类后的数据构成许多“流’’，再对每一个流分别进行处理。

对于网络流量的不断增长问题，由于光纤技术和DWDM 技术的发展使得链路的速率不再成为瓶颈，已经满足了大流量传输的需求，这就使得路由器的处理速度成为网络整体速度的一个瓶颈。

支持快速增量更新的包分类算法

ｍｅｏａｇｍｅｔ１１ｘｐｒｍｅｔｅｕｔｈｗａＣＳｉｔｅｓｌｏｄｒｏａｎｔｄａｔｒｔｎｍｒｍｎａｅｎ．１ｅｅｅｉｎａｒｓｌｓｓｏｔｔｙｌｈＴＩｓａａｔｌｒｅｆｌａｍｇｉｕｅｆｅｓｈａ
不同数据流的过程。规则集是一系列规则的集合，每条规则包含与数据包头中的某些域对应的匹配条件、
数据流标识和相应的处理方法。当数据包头中的相关
域满足某规则的所有匹配条件时，称该数据包匹配该规则。目前典型的规则要求匹配包头中的源／目的ｌＰ
Ａｂ￣ｒｄ：Ｄｙｍｉａｋｅｌｓｉｃｔｎｉｈａｉｆｅｒｉｇｎｔｒｅｖｃｓｕｅｕｄａｅｐｒｏｍａｃｆａｎａｃｐｃｔｃａｓｆａｏｓｔｅｂｓｓｏｍｅｇｎｅｗｏｋｓｒｉｅ，ｂｔｔｐｔｅｒｎｅｏｉｉｈｆ
ＺＨＯＵａＧｕｉＣＨＥＮＧｉＰｅ，Ｔｉｎ— ，Ｈａ－ｎｇＨＵＡｉＢｅ
（ｃｏｌｆｏｕｒｃｅｃｄＴｃｎｌｇ，ｉｅｓｙｏｃｎｅｎｅｈｏｏｙｏｈｎ，Ｓｈｏｍｐ￣ｉｅａｅｈｏｏｙＵｎｖｒｔｆｉｃｄＴｃｎｌｇｆｉａｏＣＳｎｎｉＳｅａＣＨｅｅ２ｏ２．ｈｎ）ｆｉ３０７Ｃｉａ
具有良好的并行扩放性。
关键词：包分类；增量更新；并行
ＡｃｅａｓｆｃｔｏｇｒｔＰａｋｔＣｌｓｉａｉｎＡｌｏｉｈｍｔＦａｔＩｒｍｅａｉｗｉｈｓｎｃｅｎｔｌＵｐｄａｅＳｔｕｐｐｒｏｔ

多维包分类算法在防火墙中的应用

隐藏，据加密技术等。数
计算机应用与软件
从图１以看到，可通过在两个网络之间安装防火墙和正确
配置后可以达到以下目的：
２１卑０１
２）规则与元组的维数相同，将规则的第个字段投影到
轴上，轴上有 ≤ ２ｎ＋ｚ个不相交的区间产生。３）设定折叠向量Ｐ的长度为Ｐｂｔ，ｉ在轴上为每个区间ｔｓ
访问。防火墙是目前用来维护和实现网络安全的重要技术。
例如，我校校园网络作为学校重要的教学设施，当着学院担行政管理、教学科研、专业建设、生就业和人才交流等许多角招色，单位网络拓扑结构如图１所示。面临日益严峻的网络安全
ＡｂｔａｔｓｒｃＡｏｇｗｔｈｌｂｌａｉｎｏｔｒｅｐｌａｉｎ，ｔｅａｔｎａｔｒｂｅｆｔｅｓｃｒｔｅｗｒｎｏｍａｉｎａｄＳｉｈｖｌｎｉｔｅｇｏａｉｔｆＩｅ＇ｔａｐｉｔｈｓｏｎｎｃｏｈｔｄｎｏｌｍｓｏｅｕｙｏｎｔｏｋｉｆｒｔｎＯＯｌａｅｅｐｈｉｆｏ源自Ｆ６ｌ１十０｛
发，有效降低了网络性能的瓶颈。随着网络中信息资源指数级的增长，对包分类技术的研究已经成为计算机网络安全领域的
重要内容。
表２元组表
Ｒｌ２，］［２
Ｆ，２ｌＦ
Ｒ［，］２１１
ｈｗｖｒａｅｔｄｔｅｕｅｓｏｈｉｔｓｏｅｓｆｔｎｅｉｂｌｙｏｎｅｎｔｓｒｉｅｎｈｉｕｅｏ．ＡｔｐｅｅｔｈｉｗｌｔｃｎｌｇｏｅｅｆｃｅｈｓｒｎｔｅｒｒｔｆｔａｅｙａｄｒｌｉｔｆＩｔｒｅｅｖｃｓａｄｔｅｒｓｆｉｕｈａｉｔｒｓｎｅｆｅａｌｅｈｏｏｙｔｒｉｔｅｉｏｔｎｅｕｔａｓｉｅｌｇｗｔｈｒｂｅｏｅｗｏｋｅｕｔ，ｏｈａｉｏｈｎｒｄｃｉｎｏｉｅｌｔｃｎｌｇｓｈｍｐｒｔｓｃｒｙｍｅｎｎｄａｉｉｔｅｐｏｌｍｆｎｔｒｓｃｒｙａｉｎｈｉｎｔｅｂｓｓｆｔｅｉｔｏｕｔｆｗａｌｅｈｏｏｏｆｒｙｃａｓｆａｉｎｎｔｉａｅｗｈｖｔｄｅｔｅｌｓｉｃｔ，ｉｈｓｐｐｒｅａｅｓｕｉｄｈｍａｎｄａｆｔｅＡＦＶｌｏｔｍ．ＴｓｌｅｈｐｏｌｍｆｔｉｌｏｉｍｔａｎｉｏｉｉｅｏｈＢａｇｒｈｉｏｏｖｔｅｒｂｅｏｈｓｇｒｈａｔｈｔｉｍｕｔｉｎｉｎｌｌｉｒｒｔａｇｕｅｔｍｉｈｐｅｒｔｅｐｏｌｍｉｅｆｒｎｅｅｃｓｉｅｃｎｕｔｎｗｋｈｌｄｍｅｓｏａｅｌａｙｗｉｌｒｅｎｍｂｒｉｉｕｒｂｈｇｔａｐａｈｒｂｅｏｔｆｍｅｐｒｏｍａｃｘｅｓｖｏｓｍｐｉ，ｅｍａｅｔｅｏ

基于XOR Hash的快速IP数据包分类算法研究

基于XOR Hash的快速IP数据包分类算法研究
尚凤军;潘英俊
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)008
【摘要】文章在哈希算法的基础上,提出了一种基于异或哈希的IP分类算法,该算法的核心有三点:一是将目的/源IP、目的/源端口和协议五域连成比特串,然后分为五块后进行异或,获得分类关键值;二是为了降低冲突率,将异或后的关键值再与一个随机数进行异或,获得最终分类索引值;三是为了保证查找到的规则的正确性,对每一个索引值的源/目的IP地址均匹配一次.通过以上三点改进一般会降低算法的时间复杂度和空间复杂度,通过仿真,当对1万条分类规则进行包分类时,该算法的包分类速度可以达到2Mpps,所消耗的最大内存为6MB.
【总页数】4页(P1-3,77)
【作者】尚凤军;潘英俊
【作者单位】重庆邮电学院计算机科学与技术学院,重庆,400065;重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044;重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于随机分布的多比特Trie树IP数据包分类算法研究 [J], 尚凤军;潘英俊;潘雪增;毕斌
2.基于完全无冲突哈希的IP数据包分类算法研究 [J], 尚凤军;王海霞
3.一种双哈希IP数据包分类算法研究 [J], 尚凤军;潘英俊
4.用于交换芯片地址表查找的快速并行Hash算法研究 [J], 曹晓东;石寅;张强
5.一种IP数据包快速分类算法 [J], 尚凤军
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基于聚合折叠向量的多维包分类算法

计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．４Biblioteka Ｎｏ９１２．Ｓｐ．２０ｅｔ０７
基于聚合折叠向量的多维包分类算法冰
关爱芳，高德远，樊晓桠，周昔平
适用于多维大规则库的多域分解查找算法及其硬件实现模型，决了高性能五维包分类问题。算法采用并行与解流水相结合来实现，一步提高了包分类的性能。进
关键词：包分类；包分类器；聚合向量；叠向量折中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２０）９０７ —６０１３９（０７０ —２６０
Ｍｕｔ— ｅｄｐｃｅｌｓｉｃｔｎａｇｒｔｍｌｉｆｌａｋｔｃａｓｆａｉｌｏｉｈｉｉｏｂｓｄｏｇｒｇｔｄａｄｆｌｅｅｔｒａｅｎａｇｅａｅｎｏｄｄｖｃｏ
ＧＵＡＮＡｉａｇ — ｎ，ＧＡＯＤｅｙａｆ — ｕｎ，Ｆａ —ａ，ＺＡＮＸｉｏｙＨＯＵＸｉｉｇ — ｎｐ
因此受到了人们广泛类各方面的研究以是声音或图像的类型划分有两个标准包分类研究的侧重点和应用的不同目前常用规定的时间间隔根据分组否则流到达的数据包定为长数据同的分组进行区分主要采用模式匹配查协议分类pocl收稿日期
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第２第９期４卷
２００７年９月
ｃｔｇｒｅｆｒｓａｃｎｐｃｅｌｓｉｃｔｎｈｒｃｅｉｔｆｕｅｌｔｐｏｅｉｓｆｃａｓｆａｏｌｏｔｍ，ｐｎｉｌｓｏｅａｅｏｓｏｅｒｈｉａｋｔａｓａｉ，ｃａａｔｒｓｃｏｌｓ，ｒｐ￣ｅｌｓｉｃｔｎａｇｒｈｉｅｃｉｆｏｉｒｉｏｉｉｉｉｒｃｐｅｆ－ｄｓｎｎｌｓｉｃｔｎａｇｒｔｍｎＯｏ．ＢｄｐｉｇａｇｅａｉｎａｄｆｌｆｅｔｒｌｓｉｃｔｎｍｅｈｄｃｌｄｍｕｔｆｌｉｉｇｃａｓｆａｉｌｏｉｇｉｏｈａｄＳｎｙａｏｔｇｒｇｔｎｏｄｏｃｏ，ａｃａｓｆａｉｔｏａｌｌ — ｅｄｎｏｖｉｏｅｉｉｐｃｅｌｓｉｃｔｎａｇｒｔｍａｅｎａｇｅａｅｎｏｄｄｖｃｏａｎｒｄｃｄＴｅｗｙｈｗｔａｒｔｕｎｈｒｗａｅａｋｔａｓａｉｏｉｃｉｆｏｌｈｂｓｄｏｇｒｇｔｄａｄｆｌｅｅｔｒｗｓｉｔｕｅ．ｈａｏｏｃｒｉｏｔａｄｒｏｙｉｗｓｄｓｒｂｄＴｉａｇｒｔｍｏｌｅｕｅｅｉｈｓｕｆｆｅｄｍｅｓｏｅ．Ｐｒｒｎｅｏｏｌｅｆｒｅａｅｃｅ．ｈｓｌｏｈｃｕｄｂｓｄｔｄａｗｔｔｅｉｅｏｉ — ｉｎｉｎｋｙｅｆｍａｃｆｉｃｕｄｂｕｔｒｉｉｏｌｈｓｖｏｔｈｉｒｖｄｂａａｌｌａｄｐｐｌｎ．ｍｐｏｅｙｐｒｌｎｉｅｉｅｅＫｅｒｓ：ｐｃｅｃａｓｆａｉｎａｋｔｃａｓｆｒｇｒｇｔｄｖｃｏ；ｆｌｅｅｔｒｙｗｏｄａｋｔｌｉｃｔ；ｐｃｅｌｓｉｅ；ａｇｅａｅｅｔｒｏｄｄｖｃｏｓｉｏｉ

一种快速的五元一维包分类算法

一种快速的五元一维包分类算法作者：裴林来源：《电脑知识与技术》2009年第36期摘要:包分类算法在网络安全产品中至关重要,该文介绍常见的包分类算法,针对现有包分类算法的不足,构造了一种基于Hash函数的可快速查找、快速定位五元一维包分类算法,并给出算法准确性、快速性的理论证明。

关键词:包分类;Hash函数;线性查找算法中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)36-10568-03A New Fast Five-to-one Dimensional Packet Classification AlgorithmPEI Lin(The People's Bank of China, Urumqi Central Sub-Branch, 830002 Wulumuqi, China)Abstract: The packet classification algorithm is important in product of network security. This paper introduces the common packet classification algorithms, analyses the flaws of these algorithms, and constructs a new five-to-one packet classification algorithm based on Hash function. At last, the accurancy and rapidity of the new packet classification algrithom is given.Key words: packet classification; Hash fuction; sequential search algorithm网络和信息技术已经日渐深入到人们的日常生活和工作中,社会信息化和信息网络化日益提高。

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速度，这是评价IP分类算法的最重要标准。算法时间复杂度的3种评价标准：
最坏情况：对一个包进行IP分类查找的最长可能时间。平均情况：在随机情况下，对一个包进行分类查找的平均时间。统计情况：在符合某种预先指定的包或过滤规则匹配率的分布下，对一
个包进行分类查找的平均时间。
占用内存，包括规则库本身以及为高速查找而建立的各种数据结构占用的内存。
fbest是H的一个匹配过滤规则；在Fdat中不存在其它的过滤规则f，f与H匹配且满足
cost(f)<cost(fbest)。
IP分类问题是最佳过滤规则匹配问题的一个实例。
IP分类问题中与每条规则相联系有一个ACTION，用来表示对满足相应过滤规则的包的处理动作。
IP分类问题（3）算法的评价指ຫໍສະໝຸດ ：R2I 0 R3
F2 源地址Trie树
2.2 Set-Pruning Trie
查找路径
B C0
A1
0
H
D
E
F
1
1
R4 0
G0
R5
R6
1
R1 0
R2
F1 目的地址Trie树
I 0 R3
F2 源地址Trie树
优点：不需要回溯，查找时间短
缺点：空间复杂度高，不易更新。
查找路径 B
A1
0
H
F1 目的地址Trie树
C0
D 1
0 E1 F 1
R4 1 0
R5 G 1
R5
R6
R1 0
R2
R2
F2 源地址Trie树 0I1
R3
R6
2.3 Grid-of-Trie
查找路径
B C0
A1
0
H
D 1
0 E1
F 1
R4 1 0
R5 G 1
R5
R6
R1 0
R2
R2
F1 目的地址Trie树
F2
源地址Trie树
I
0
1
R3
R6
优点：内存空间小
缺点：更新困难，在需要更新时最好重建这棵树。
查找路径
B C0
A1
0
H
F1 目的地址Trie树
D 1 0E 1
R4
0 1
G 1
R5
R1 0
R2
F 1
0I R3
1
R6
F2 源地址Trie树
多维IP分类
假定所有过滤规则的协议只取三个值：TCP、UDP和通配符（*），对于取值为通配符的过滤规则，将一条规则重复3次，分别对应TCP、 UDP和所有其它情况（OTHER）。
F1（目的地址） 00* 0* 1* 00* 0* *
F2（源地址） 00* 01* 0* 0* 1* 1*
查找路径
B C0
A1
0
H
优点：算法简单、直接、便于硬件实现。
缺点：回溯时间长，对规则维数的扩展性差，不能直接支持范围匹配。
F1 目的地址Trie树
D
E
F
1
1
R4 0
0 G
R5
R6
1
R1 0
包分类算法
主要内容
包分类问题的产生背景典型的包分类算法 Bitmap-RFC算法 TIC算法
参考文献
D. E. Taylor. Survey & Taxonomy of Packet Classification Techniques. Technical Report, Department of Computer Science & Engineering, Washington University in Saint Louis, May 2004.
D.Liu, B.Hua, X.Hu, X.Tang. High-performance Packet Classification Algorithm for Many-core and Multithreaded Network Processor. In Proceedings of CASES 2006.
更新代价：
完全更新：重新建立全部的查找数据结构。增量更新：在查找数据结构中增加或删除一条过滤规则。重组或平衡：在适当的时间重组数据结构使其恢复原来的效率。
IP分类问题（4）
从数学上看，IP分类问题与多维空间中的点定位问题相似，但更加复杂。
基本的解决思路：
根据数据流的分布特点以及规则集中规则的分布特点设计分类算法。
查找时，同时查找4个哈希表，分别用协议号和端口号的某种组合（或函数）作为索引，找到相应的Grid of Tries树；然后再根据Grid of Tries 树的查找方法找到最小代价的过滤规则；取所有哈希表中的最好结果即为最佳匹配的规则。
将高维问题转化为二维乃至一维的问题，降低问题的复杂度。
2. 典型的IP分类算法
以Grid-of-Tries为代表的基于Trie树的算法以比特矢量为代表的算法以HiCuts为代表的决策树算法以RFC为代表的算法
2.1 Hierarcical Trie
规则 R1 R2 R3 R4 R5 R6
根据目的端口和源端口的不同组合建立4个哈希表，分别对应（目的端口，源端口）二元组为（DstPort，*）、（DetPort，SrcPort）、（*，SrcPort）和（*，*）的情况。
每个哈希表项为一棵Grid of Tries树，哈希表的索引为相应的端口地址和协议号的某种组合（或函数）。
H.Cheng, Z.Chen, B.Hua, X.Tang. Scalable Packet Classification Using Interpreting: A Cross-platform Multi-core Solution. In Proceedings of PPoPP 2008.
范围匹配： F[i]通过一个范围指定，即F[i]=[val1, val2]，若满足val1≤ H[i] ≤ val2，称H[i]与F[i]范围匹配。
过滤规则F与包头H匹配，当且仅当H的每个域H[i]都与 F相应的域F[i]匹配。
IP分类问题（2）
定义：
给定一个具有N条过滤规则的规则库Fdat，与每条规则f 相联系有一个代价函数，记为cost(f)，给定一个包头H，最佳规则匹配问题为在Fdat中查找满足下列条件的过滤规则fbest：
1. IP分类问题（1）
术语：
包头H是有K个域的实体，每个域表示成H[i]，每个域为一个比特串。
过滤规则F具有K个域，表示为F[i]。与每个F[i]相关联的有一个匹配方式，可以是：
精确匹配：F[i]用一个值来表示，若H[i]=F[i]，称H[i]与F[i] 精确匹配。
前缀匹配： F[i]通过一个前缀来指定，若H[i]与F[i]表示的前缀匹配，称H[i]与F[i]前缀匹配。