提升网络入侵检测系统并行模式匹配算法效率

本文主要探讨了如何加速网络入侵检测系统（Network Intrusion Detection Systems, NIDS）中的模式匹配过程，特别是在使用TCAM（Ternary Content-Addressable Memory）技术进行高速匹配时面临的挑战。TCAM是一种硬件加速器，它在查找表中实现高效的查找，对于NIDS来说，能够显著提升检测性能。然而，随着系统规模的扩大，有两个关键问题限制了并行TCAM基础模式匹配引擎的真正可扩展性： 1. **细粒度并行性优化**：首先，实现有效的负载平衡是提高吞吐量的关键。传统的并行方法可能难以处理不同模式匹配操作的复杂性和数据依赖性，导致资源分配不均。因此，研究者们需要设计新的算法和数据结构来支持更精细的并行控制，确保各个处理器单元能根据任务需求动态调整工作负载，从而避免瓶颈和资源浪费。 2. **性能与冲突的权衡**：为了追求更高的性能，多核架构可能会引入竞争和冲突。当多个模式同时在内存中竞争访问时，如何减少冲突、提高并发执行效率是一个挑战。这可能涉及到优化内存访问策略，使用锁或其他同步机制，以及探索非阻塞或近似执行方法，以保持系统的高效率和低延迟。 作者Kai Zheng、Zhiping Cai、Xin Zhang、Zhijun Wang和Baohua Yang分别来自IBM中国研究院、国防科技大学计算机学院、卡内基梅隆大学和香港理工大学计算机科学系，他们在研究中提出了针对这些挑战的创新算法，旨在提升模式匹配的效率和系统整体的可扩展性。他们的研究考虑了负模式（negative patterns）和独占匹配（exclusive matching）等技术，以增强入侵检测的准确性和速度。 文章历史表明，该论文于2013年4月首次接收，经过修订后在2015年2月最终接受，并于同年2月21日在线发表。关键词包括负模式匹配、独占匹配、模式匹配、入侵检测等，突出了论文的核心关注点。 这篇研究论文深入分析了当前TCAM为基础的网络入侵检测系统中的模式匹配瓶颈，并提出了创新性的解决方案，为高性能、可扩展的网络入侵检测提供了理论和技术支持。对于从事NIDS开发、硬件加速器优化或并行计算领域的专业人士来说，这篇论文具有很高的参考价值。