Abstrakt. Den konstanta ökningen av länkhastigheter och antalet hot innebär utmaningar för system för att upptäcka intrång i nätet (NIDS), som måste klara av högre trafikgenomströmning och utföra ännu mer komplexa processer per förpackning. I det här dokumentet presenterar vi ett intrångsdetekteringssystem baserat på Snort open-source NIDS som utnyttjar den underutnyttjade beräkningskraften hos moderna grafikkort för att avlasta de kostsamma mönster matchningsoperationer från CPU, och därmed öka den totala bearbetningsgenomströmningen. Vårt prototypsystem, som kallas Gnort, uppnådde en maximal trafikbehandlingshastighet på 2,3 Gbit/s med hjälp av syntetiska nätverksspår, medan det vid övervakning av verklig trafik med hjälp av ett råvarugränssnitt Ethernet överträffade omodifierad Snort med en faktor på två. Resultaten tyder på att moderna grafikkort kan användas effektivt för att påskynda intrångsdetekteringssystem, samt andra system som innefattar mönstermatchning.
I REF, signatur matchning av en Intrusion Detection System (IDS) gjordes med GPU ger systemet genomströmning av 2,3 Gbps med syntetiska spår och 600 Mbps med verklig trafik.
Gnort : High Performance Network Intrusion Detection Using Graphics Processors
{'venue': 'ICCSA (4)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}