基于混合模式匹配算法的网络入侵检测

来源：计算机测量与控制杂志2022年第11期北京时间：

作者：周琰,马强

单位：国家气象信息中心

摘要：为了提升中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)协同检测网络入侵的性能,本文提出了一种具有数据包有效载荷长度约束的CPU/GPU混合模式匹配算法(LHPMA)。在分析CPU/GPU混合模式匹配算法(HPMA)的基础上,设计了长度约束分离算法(LBSA)对传入数据包进行提前分类。利用CPU中的预过滤缓冲区对较长数据包进行快速预过滤,结合全匹配缓冲区将较短数据包直接分配给GPU进行全模式匹配,通过减少有效载荷长度的多样性,提升了CPU/GPU协同检测网络入侵的性能。实验结果表明,LHPMA增强了HPMA的处理性能,充分发挥了GPU并行处理较短数据包的优势,并且LHPMA提高了网络入侵检测的吞吐量。

关键词：网络安全;模式匹配算法;有效载荷;网络入侵检测系统;图形处理单元;

基金资助：国家重点研发计划《全球变化及应对》重点专项“基于高分辨率气候系统模式的无缝隙气候预测系统研制与评估”第一课题“高分辨率气候系统模式中的动力框架改进及物理过程不确定性研究”(2016YFA0602101)；国家气象信息中心信息网络安全与“信创”技术研发创新团队(NMIC-202011-05)