网络数据流海量敏感信息模式匹配算法研究

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:caoyufeiyu
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信息安全是计算机领域较为重要的研究方向,模式匹配算法如影随形,伴随着网络的快速发展,IPv6协议逐渐替代IPv4协议,网络用户越来越多,网络流量也是与日俱增,这就致使了网络中流通着大量的数据信息。在网络信息安全方面,网络通信的实时特性和模式集合的大规模特性都对模式匹配算法的性能要求提升了一个高度。根据网络中常采用的过滤手段将网络中的敏感数据分为敏感IP地址和敏感关键字。首先考虑敏感IP地址的模式匹配算法,分析常用的两种数据结构的优缺点以及适用环境,提出了改进算法,选择字典树作为改进算法的基础结构类型,结合IPv6地址的特性,从纵向和横向对字典树进行压缩,同时结合顺序查找、二分查找和直接定位的特性对横向查找进行优化改进,对于千万级别IPv6地址来说,平均查找时间能达到1.1us。对于网络中的敏感关键字,分类加载URL和非URL关键字模式集合,采用位采样拼接方式获取模式预检入口,结合使用链式与键树结构来处理哈希冲突问题,提高复核阶段的匹配效率。同时兼顾模式长度对于算法性能的影响,使用分类的思想,对模式集合按照长度进行划分,分别使用紧缩AC算法、短程改进算法与长程改进算法进行处理,对于千万级别的模式集合来说,平均匹配时间能达到0.02ms。综上所述,改进算法为以后的模式匹配算法改进提供了新的思考方向,为网络数据流海量敏感信息过滤技术提供了可靠保障。
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