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Hyperflex: A SIMD-Based DFA Model for Deep Packet Inspection
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AI
DOI：10.1109/TNSM.2025.3636946.png)
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摘要
En 中文
深度包检测（DPI）已被广泛应用于网络安全领域。它通过确定性有限自动机（DFA）模型，利用正则表达式（regex）对流量载荷进行检查。然而，随着网络带宽和规则集规模的迅速增长，传统的DFA模型已成为DPI性能的主要瓶颈。利用单指令多数据（SIMD）指令执行状态转换可以显著提升DFA模型的效率。本文提出Hyperflex，一种面向高性能正则表达式匹配的基于SIMD的新型DFA模型。Hyperflex引入了一种区域检测算法，用于识别整个DFA图中适合通过SIMD指令加速的区域。此外，我们设计了一种混合状态转换算法，能够在SIMD加速区域和普通区域中均实现状态转换，并确保两种区域间的无缝状态转换。我们在通用CPU上实现了Hyperflex，并使用真实网络流量和DPI正则表达式进行了评估。评估结果表明，Hyperflex的吞吐量达到8.89Gbit/s，相比Hyperscan中多模式正则表达式匹配引擎的默认DFA模型Mcclellan，性能提升高达2.27倍。因此，Hyperflex已成功部署于Hyperscan中，显著增强了其性能。
Keyword:
Deep packet inspection
regular expression
deterministic finite automata
期刊
IF:
5.4
论文数:
637
被引数:
9.2K
机构
引用论文
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