面向網(wǎng)絡(luò)安全的支撐技術(shù)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量和傳輸速率的增加，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)系統(tǒng)的性能難以滿足高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的需求。軟件安全產(chǎn)品中的由CPU指令執(zhí)行的安全算法逐漸被算法加速芯片所替代。本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)的硬件化實(shí)現(xiàn)所涉及的支撐技術(shù)開展研究，研究的內(nèi)容主要包括大數(shù)模乘運(yùn)算和模加運(yùn)算的快速實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)流多模式匹配算法、數(shù)據(jù)流分類算法等。最后將這些研究的算法集成在一款芯片里進(jìn)行驗(yàn)證，并分析該芯片的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，芯片無(wú)論在密碼處理還是入侵檢測(cè)方面都有較

2、高的性能。
　　 大數(shù)模乘和模加運(yùn)算是密碼算法的關(guān)鍵運(yùn)算和性能瓶頸。本文提出一種完全并行脈動(dòng)陣列結(jié)構(gòu)的Montgomery模乘算法和基于并行進(jìn)位鏈的大數(shù)加法的實(shí)現(xiàn)方法。模乘算法的實(shí)現(xiàn)方法通過(guò)并行的流水線結(jié)構(gòu)提高算法的數(shù)據(jù)處理能力，采用并行度m和P級(jí)流水線的脈動(dòng)陣列電路結(jié)構(gòu)，既提高了模乘運(yùn)算的速度，又有利于資源和速度的可配置實(shí)現(xiàn)。大數(shù)加法的實(shí)現(xiàn)方法將參與加法運(yùn)算的大數(shù)進(jìn)行分組；每個(gè)分組采用改進(jìn)的超前進(jìn)位技術(shù)減少組里的進(jìn)位延時(shí)，組間

3、通過(guò)并行進(jìn)位完成不同進(jìn)位狀態(tài)下的加法運(yùn)算；最后通過(guò)每個(gè)分組產(chǎn)生的進(jìn)位狀態(tài)判斷最終結(jié)果。該方法通過(guò)將進(jìn)位狀態(tài)傳遞過(guò)程轉(zhuǎn)換為相鄰進(jìn)位狀態(tài)等式比較，組間進(jìn)位延遲時(shí)間隨著加數(shù)位數(shù)的增加而保持不變。
　　 高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)據(jù)流具有高速、時(shí)序性、隨時(shí)間變化等動(dòng)態(tài)特性，對(duì)這些數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配要求模式匹配算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度較小、存儲(chǔ)容量與數(shù)據(jù)流的數(shù)量無(wú)關(guān)?；诙嗄Ｊ狡ヅ渌惴╓u-Manber的思想，本文提出了一種適應(yīng)不同長(zhǎng)度模式串

4、的高速數(shù)據(jù)流多模式匹配算法Dataflow-Wu-Manber。該算法進(jìn)行了以下優(yōu)化：當(dāng)待匹配字符串沒(méi)有在模式串中出現(xiàn)時(shí)引入了待匹配字符串和模式串前綴的相關(guān)度增大移動(dòng)距離；當(dāng)待匹配字符串的摘要值匹配成功時(shí)采用啟發(fā)式匹配的方法增大移動(dòng)距離；通過(guò)對(duì)字符串的摘要值匹配提高第一次匹配的精度，減少訪問(wèn)存儲(chǔ)器的概率；采用多級(jí)緩存并行匹配減少長(zhǎng)模式串匹配的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法對(duì)于不同長(zhǎng)度模式串的匹配效率大大提高。
　　 在基于數(shù)據(jù)流的入

5、侵檢測(cè)分析中，時(shí)間段越近的數(shù)據(jù)流屬性對(duì)當(dāng)前檢測(cè)模型影響越大，越遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)流屬性影響越小。本文針對(duì)ensemble classifiers算法時(shí)間復(fù)雜度較高等缺點(diǎn)，提出了一種基于時(shí)間窗口權(quán)值的數(shù)據(jù)流分類算法TWWFP。該算法將數(shù)據(jù)流劃分成連續(xù)的滑動(dòng)窗口，對(duì)滑動(dòng)窗口中的每個(gè)基本窗口賦予一個(gè)與時(shí)間有關(guān)的窗口權(quán)值，時(shí)間越近的窗口權(quán)值越大，時(shí)間越遠(yuǎn)的窗口權(quán)值越??；采用TWWFP-Tree結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)當(dāng)前滑動(dòng)窗口中每個(gè)基本窗口中的頻繁數(shù)據(jù)屬性，在新的基本

6、窗口流入當(dāng)前滑動(dòng)窗口時(shí)實(shí)時(shí)更新TWWFP-Tree結(jié)構(gòu)；檢測(cè)相鄰兩個(gè)滑動(dòng)窗口中權(quán)值屬性的平均分類誤差，發(fā)現(xiàn)突變后及時(shí)調(diào)整下一個(gè)滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度以適應(yīng)數(shù)據(jù)流的變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法通過(guò)時(shí)間窗口權(quán)值和檢測(cè)相鄰窗口變化提高了數(shù)據(jù)流分類的精確度和自適應(yīng)能力。
　　 針對(duì)高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的安全防護(hù)，提出一種高性能的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)系統(tǒng)模型，該模型通過(guò)算法加速芯片保證數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。算法加速芯片集成了大數(shù)模乘運(yùn)算和大數(shù)模加運(yùn)算的快速實(shí)現(xiàn)方法、