大流量下网络流量行为识别系统的优化技术

摘要：

　　随着各种网络应用层出不穷，安全性问题不断升级，实现对各种网络流量的识别、分类和控制越来越成为政府、企业和网络运营商急需解决的问题。相比成熟的深层数据包特征码匹配技术，流量行为识别技术具有持续性和广泛性的优势，但其在扩展性、高效性和协调性问题上的困难，极大地制约了其在大流量高速核心网络环境中的实现。在相关研究和实验基础上，提出了一系列针对大流量下网络流量行为识别系统的优化技术，极大地提高了时间性能和空间性能。

关键词： 动态内存 网络流量 行为识别 优化技术

作者: 彭晓天 李之棠 柳斌 周丽娟

作者单位: 华中科技大学计算机科学与技术学院,网络中心,湖北 武汉 430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国教育和科研计算机网CERNET第十六届学术年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 232-236

在线出版日期: 2009-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）