Abstract-En mängd olika paket klassificering algoritmer och enheter finns i forskningslitteratur och kommersiella marknaden. De befintliga lösningarna utnyttjar olika design kompromisser för att ge höga sökhastigheter, effekt och utrymme effektivitet, snabba inkrementella uppdateringar, och förmågan att skala till ett stort antal montörer. Det finns fortfarande ett behov av tekniker som uppnår en gynnsam balans mellan dessa kompromisser och skala för att stödja klassificering på ytterligare fält utöver standard 5-tuple. Vi introducerar Dischibuted Crossproducting of Field Labels (DCFL), en ny kombination av nya och befintliga förpackningsklassificeringstekniker som bryter viktiga observatiom av strukturen hos verkliga filteruppsättningar och drar nytta av den moderna hårdvaruteknikens kapacitet. Med hjälp av en samling av verkliga och syntetiska filterset, prnvide analyser av DCFL prestanda och resurskrav på filterset av olika storlekar och sammansättningar. En optimerad implementering av DCFL kan ge över 100 miljoner sökar per sekund och lagring för över 200 tusen filter i en nuvarande generation FPGA eller ASIC utan behov av externa minnesenheter.
Det senaste arbetet med denna kategori är DCFL (Distributed Crossproducting of Field Labels) REF, som presenterar en kombination av nya och befintliga förpackningsklassificeringsmetoder som utnyttjar observationer av strukturen hos verkliga filteruppsättningar och utnyttjar den moderna hårdvaruteknikens kapacitet.
Scalable packet classification using distributed crossproducing of field labels
{'venue': 'Proceedings IEEE 24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies.', 'journal': 'Proceedings IEEE 24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}