优化网络入侵检测系统：并行模式匹配算法研究

"加快网络入侵检测系统模式匹配的算法" 这篇研究论文主要关注的是提高网络入侵检测系统的模式匹配效率，特别是在高速网络入侵检测系统（NIDS）中的应用。作者包括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、卡内基梅隆大学和香港理工大学。 文章指出，当前的NIDS普遍使用TCAM（ternary content-addressable memory，三元内容可寻址存储器）进行快速模式匹配。TCAM具有并行查找的能力，可以显著提高处理速度，但要实现更高的线速率，就需要更有效的并行TCAM基础的模式匹配算法。 论文提出了两个关键挑战，这些挑战阻碍了并行TCAM模式匹配引擎的真正可扩展性： 1. 如何实施细粒度的并行性以优化负载平衡和最大化吞吐量。这涉及到如何在多个处理器或处理单元之间有效地分配任务，确保每个单元的工作负载均衡，以避免某些单元过载而其他单元闲置的情况。 2. 如何在性能提升和能耗之间取得平衡。并行处理虽然能显著提高速度，但可能会增加能耗，因此需要找到一个优化点，既能保持高效率，又不导致能源消耗过大。 关键词包括负模式、独占匹配、模式匹配、入侵检测，暗示了论文可能探讨了特定类型的模式，如排除某些不需要匹配的模式（负模式），以及如何执行只允许唯一匹配的策略（独占匹配）。 此外，论文提到了接收和修订日期，以及最终接受和在线发布的时间，表明了其经过了一段时间的学术审稿过程，确保了研究的质量和可靠性。 这篇论文针对网络入侵检测系统的高效模式匹配问题，探讨了并行处理技术的优化策略，尤其是针对TCAM硬件的利用，旨在提供更快速、更节能的解决方案，这对于应对日益复杂和快速的网络攻击至关重要。通过解决上述挑战，NIDS能够更准确、更快地识别和阻止潜在的威胁，从而增强网络安全防护能力。