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基于众核处理平台的网络数据包深度语义识别技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-23页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究现状第10-18页
     ·流量分类技术的发展及现状第10-12页
     ·众核处理器的发展及现状第12-18页
   ·研究的内容和难点第18-20页
     ·研究的内容第18-19页
     ·研究的难点第19-20页
   ·论文组织结构第20-23页
2 系统总体框架第23-37页
   ·系统的总体架构第23-24页
   ·Tilera众核处理器介绍第24-27页
   ·流量获取第27-29页
   ·TCP会话重组第29-33页
   ·多协议解析第33-34页
   ·本章小结第34-37页
3 规则匹配第37-49页
   ·规则的定义第37-38页
   ·规则层次匹配树第38-41页
   ·规则的匹配方法第41-43页
     ·HTTP协议匹配方法第42页
     ·UDP报文匹配方法第42-43页
   ·规则的举例第43-45页
   ·规则匹配的实现第45-48页
   ·本章小结第48-49页
4 众核平台上网络数据包深度语义识别系统的实现第49-61页
   ·并行方案的选择第49-51页
   ·核间同步和通信第51-52页
   ·网络数据包深度语义识别技术在Tilera众核平台上的并行实现第52-57页
     ·mPIPE收包负载均衡配置第52-54页
     ·mPIPE数据包处理第54-55页
     ·基于语义规则的应用行为识别第55-57页
   ·性能优化第57-59页
     ·编译优化第57-58页
     ·存储优化第58-59页
     ·内存锁优化第59页
   ·本章小结第59-61页
5 结果分析第61-67页
   ·测试模型第61-64页
     ·测试方案第61-62页
     ·应用行为识别第62-64页
   ·性能分析第64-65页
   ·本章小结第65-67页
6 总结与展望第67-69页
   ·工作总结第67页
   ·研究展望第67-69页
参考文献第69-73页
攻读学位期间研究成果清单第73-75页
致谢第75页

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