Ternary Content Addressable Memory (TCAM), även om det ofta används för allmän paketklassificering, är en dyr och hög effektkrävande enhet. Algoritmiska lösningar som är beroende av råvaruminneschips är relativt billiga och effekteffektiva men har inte kunnat matcha TCAM:s allmänna och prestanda. Därför fortsätter utvecklingen av snabba och effekteffektiva algoritmiska paketklassificeringstekniker att vara ett forskningsämne. I detta dokument föreslår vi en ny metod för paketklassificering som kombinerar arkitektoniska och algoritmiska tekniker. Vår utgångspunkt är den välkända tvärproduktalgoritm som är snabb men har betydande minnesomkostnader på grund av de extra regler som behövs för att representera tvärprodukterna. Vi visar hur man modifierar tvärproduktmetoden på ett sätt som drastiskt minskar minnesbehovet utan att kompromissa med prestandan. Onödiga åtkomster till det off-chip minne undviks genom att filtrera dem genom onchip Bloom filter. För paket som matchar p-regler i en regeluppsättning, kräver vår algoritm bara 4+p+ på oberoende minnesåtkomst för att returnera alla matchande regler, där  på 1 är en liten konstant som beror på den falska positiva frekvensen av Bloom filter. Med hjälp av två SRAM-chips kan ett genomflöde på 38 miljoner paket per sekund uppnås. För regeluppsättningar som sträcker sig från några hundra till flera tusen filter, är den genomsnittliga regeluppsättningen expansionsfaktor som kan hänföras till algoritmen bara 1,2 till 1,4. Den genomsnittliga minnesförbrukningen per regel är 32 till 45 byte.
I REF presenteras en metod för paketklassificering som kombinerar arkitektoniska och algoritmiska tekniker.
Fast packet classification using bloom filters
{'venue': "ANCS '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}