Abstract-Beslut trädbaserade paketklassificeringsalgoritmer är enkla att implementera och tillåter avvägning mellan lagring och dataflöde. Men minnesförbrukningen av dessa algoritmer är fortfarande ganska hög när hög genomströmning krävs. Adaptive Binary Cuttings (ABC) algoritm utnyttjar en annan grad av frihet att få beslutsträdet att anpassa sig till den geometriska fördelningen av filtren. De tre variationerna i den adaptiva skärproceduren ger en uppsättning av olika stora nedskärningar vid varje beslutssteg, med målet att balansera fördelningen av filter och minska filtreringseffekten. ABC-algoritmen använder starkare och enklare kriterier för beslutsträdskonstruktion. Tillsammans med ett effektivt nodkodningssystem möjliggör det ett mindre, kortare och välbalanserat beslutsträd. Det hårdvaruorienterade genomförandet av varje variation föreslås och utvärderas i stor utsträckning för att visa dess skalbarhet och känslighet för olika konfigurationer. Resultaten visar att ABC-algoritmen avsevärt överträffar de andra beslutsträdsbaserade algoritmerna. Det kan upprätthålla mer än 10 Gb/s genomströmning och är den enda algoritmen bland de befintliga välkända paketklassificeringsalgoritmer som kan konkurrera med TCAMs när det gäller lagringseffektivitet.
En adaptiv Binär Cuttings (ABC) algoritm i designad i REF.
ABC: Adaptive Binary Cuttings for Multidimensional Packet Classification
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}