多核平台入侵检测系统：HCLF负载均衡算法优化与性能提升

本文研究的焦点在于多核平台上入侵检测系统的负载均衡算法设计与实现。负载均衡在构建高速入侵检测系统（IDS）中起着至关重要的作用，特别是在多核环境中，能够有效地利用处理器资源，提高系统的整体性能。论文作者通过对真实网络流量进行深入统计分析，揭示了流阈值与流数目、流字节数之间的内在关联。 作者们提出了一个名为HCLF（较大流动态分流）的算法，该算法的独特之处在于只针对那些较大的流量流进行动态调整，而非平均分配。这样做的目的是为了优化CPU利用率，避免小流量的干扰，使系统更专注于处理可能带来威胁的大流量。HCLF算法通过实验验证，在负载均衡度和系统丢包率方面表现出显著的优势。相比于静态哈希算法和新流调整算法，它能更好地应对突发流量和不断变化的应用环境，提升系统的稳定性和响应速度。 实验结果显示，HCLF算法有效地降低了多核平台高速入侵检测系统的负载不均衡问题，减少了由于处理能力分配不均导致的系统丢包，从而提高了系统的整体性能和适应性。此外，论文还提到了国家自然科学基金项目的资助，以及四位研究人员的专业背景和研究方向，他们分别在网络安全领域有着丰富的经验和深厚的理论基础。 这篇论文不仅介绍了HCLF算法的设计原理和实现方法，还通过实证研究展示了其在实际应用中的优势，对于理解和改进多核平台上入侵检测系统的性能优化具有重要的理论和实践价值。