计算机软件与理论专业毕业论文计算机软件与理论专业毕业论文 精品论文精品论文 包分类算法的研究包分类算法的研究及其在防火墙中的应用及其在防火墙中的应用关键词：数据包分类关键词：数据包分类 向量折叠向量折叠 多次折叠多次折叠 元组空间元组空间 防火墙防火墙 计算机网络计算机网络摘要：随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越 来越多的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。 包分类算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率 的瓶颈，优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高 效的包分类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包 头的多个域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说， 任何规则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类 算法的研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原 理的包分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法 存在的缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引 入元组空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速 了规则的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次 数，有效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。 通过实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在 初始化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模 多维规则库的使用。正文内容正文内容随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来 越多的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包 分类算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的 瓶颈，优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效 的包分类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头 的多个域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说， 任何规则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类 算法的研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原 理的包分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法 存在的缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引 入元组空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速 了规则的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次 数，有效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。 通过实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在 初始化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模 多维规则库的使用。 随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来越多 的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包分类 算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的瓶颈， 优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效的包分 类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头的多个 域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说，任何规 则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类算法的 研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原理的包 分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法存在的 缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引入元组 空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速了规则 的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次数，有 效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。通过 实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在初始 化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模多维 规则库的使用。 随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来越多 的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包分类 算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的瓶颈， 优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效的包分 类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头的多个 域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说，任何规 则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类算法的 研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原理的包 分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法存在的 缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引入元组空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速了规则 的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次数，有 效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。通过 实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在初始 化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模多维 规则库的使用。 随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来越多 的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包分类 算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的瓶颈， 优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效的包分 类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头的多个 域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说，任何规 则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类算法的 研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原理的包 分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法存在的 缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引入元组 空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速了规则 的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次数，有 效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。通过 实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在初始 化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模多维 规则库的使用。 随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来越多 的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包分类 算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的瓶颈， 优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效的包分 类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头的多个 域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说，任何规 则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类算法的 研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原理的包 分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法存在的 缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引入元组 空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速了规则 的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次数，有 效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。通过 实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在初始 化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模多维 规则库的使用。 随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来越多 的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包分类 算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的瓶颈， 优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效的包分 类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头的多个 域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说，任何规则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类算法的 研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原理的包 分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法存在的 缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引入元组 空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速了规则 的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次数，有 效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。通过 实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在初始 化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模多维 规则库的使用。 随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来越多 的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包分类 算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的瓶颈， 优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效的包分 类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头的多个 域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说，任何规 则的包分类都可归结为在多维空间中点的定位问题。本文介绍了包分类算法的 研究背景、定义、研究现状及其在防火墙中的应用，分析了基于不同原理的包 分类技术，深入研究了 AFBV 包分类算法及其不足之处。针对 AFBV 算法存在的 缺陷，本文提出了一种改进的 AFBV(EAFBV)算法。该算法在初始化时引入元组 空间的概念重组规则库，将满足相同条件的规则合并成一个元组，加速了规则 的定位；在折叠时采用一次折叠取代多次折叠的方法，减少了折叠的次数，有 效的提高了算法的效率。 本文在 Linux 环境下，搭建了仿真实验平台。通过 实验对比了 EAFBV 与 AFBV 的时间效率。实验结果表明，EAFBV 算法无论在初始 化时间上还是在平均查找时间上较 AFBV 在都有着一定的提升，适合大规模多维 规则库的使用。 随着计算机网络与通信技术的发展，互联网高速时效性强的特点使得越来越多 的网络设备(安全网关、路由器)对数据包处理速度提出了更高的要求。包分类 算法作为这些网络设备中的核心算法，其速度正成为影响网络传输效率的瓶颈， 优秀的包分类算法也是 Internet 进行有差别服务的基础，因此研究高效的包分 类算法对互联网的发展具有极其重要的作用。 包分类是根据数据包头的多个 域，按照规则集中指定的规则，对数据包进行分类的技术。一般来说，任何规 则的