Benutzer: Gast  Login
Weniger Felder
Einfache Suche
Originaltitel:
Memory Efficient Signature Matching in Deep Packet Inspection Applications at Line Rates
Übersetzter Titel:
Speichereffiziente Signaturerkennung in Deep Packet Inspection Anwendungen mit hohen Datenraten
Autor:
Subramanian, Shiva Shankar
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Herkersdorf, Andreas (Prof. Dr.)
Gutachter:
Herkersdorf, Andreas (Prof. Dr.); Schlichtmann, Ulf (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Deterministic finite automata, regular expressions, transition compression, signature matching, hardware acceleration
TU-Systematik:
DAT 200d
Kurzfassung:
Although the Deterministic Finite Automata (DFA) is the preferred form to represent the signatures for high-speed Deep Packet Inspection, yet it is highly storage inefficient. This thesis presents a multi-layered indexing approach to compress the redundant state transitions in the DFA. The proposed methods achieve compression rates of over 98-99%, a ~4-5% improvement over the state-of-the-art and a hardware accelerator is proposed and implemented to perform signature matching at 10.6 Gbps.
Übersetzte Kurzfassung:
Deterministic Finite Automata (DFA) ist die bevorzugte aber sehr speicherintensive Methode zur Darstellung von Signaturen zur Deep Packet Inspection. Diese Arbeit beschreibt einen mehrstufigen Indexierungsansatz zur Komprimierung redundanter Zustandswechsel im DFA. Die vorgeschlagenen Methoden erreichen mit Kompressionsraten von 98-99% eine Verbesserung von etwa 4-5% gegenüber bisherigen Verfahren und wurden als Hardwarebeschleuniger zur Signaturerkennung bei 10.6Gbps entworfen und implementiert...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1464187
Eingereicht am:
19.12.2018
Mündliche Prüfung:
27.09.2019
Dateigröße:
3452313 bytes
Seiten:
194
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190927-1464187-1-1
Letzte Änderung:
08.01.2020
 BibTeX