高速以太网中的自适应相似性匹配算法研究

"高速以太网中实时相似性匹配算法的研究" 在高速以太网环境中，随着数据流量的急剧增长，如何高效地进行实时相似性匹配成为了一个关键问题。本文针对这一挑战，提出了一种名为自适应相似性匹配算法（ASMA-HN），该算法专门针对高速以太网中的用户行为特性和数据流五元组的特性进行了优化。数据流五元组通常包括源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口和协议类型，它们在高速网络中构成了数据传输的基础单元。 ASMA-HN算法的核心是利用数据流五元组的随机性分布，通过一种改进的XOR-SHIFT算法进行数据流分类索引。XOR-SHIFT是一种快速且高效的位操作，它在对大量数据进行处理时表现出良好的性能。算法首先将数据流依据其五元组特性进行划分，创建了同类数据库（SD）和异类数据库（HD）。同类数据库包含具有相似特征的数据流，而异类数据库则存储与之不同的数据流。这种区分有助于提高匹配效率，因为相似性比较可以针对不同类型的数据库采取不同的策略。 对于同类数据库，ASMA-HN算法引入了基于距离测度的加权相似性比较函数。距离测度是一种衡量两个数据流相似程度的方法，而加权则考虑了五元组各组成部分的重要性差异。通过这种方式，算法能够更加精确地匹配特征值，从而提升匹配的准确性和效率。 在实际应用中，研究人员通过校园网的现场测试验证了ASMA-HN算法的性能。测试结果显示，该算法具有高精准度和良好的适用性，同时匹配时间较低，能满足高速网络环境对实时相似性匹配的需求。这表明，ASMA-HN算法对于监控网络流量、识别异常行为以及网络安全等方面具有显著的优势。 此外，本研究得到了国家$,$计划重点资助项目和上海市科委重大科技攻关项目的资金支持。作者包括颜轲，陈健，郑癑和曹炳尧，他们分别来自上海大学通信与信息工程学院光纤与光接入网重点实验室，专业领域涵盖了高速网络数据处理、数字通信及接入网、磁盘高速存储等。 总结来说，高速以太网中的实时相似性匹配算法ASMA-HN，通过创新的数据流分类方法和加权相似性比较，有效提升了匹配效率和精度，为高速网络环境下的数据处理提供了有力工具。