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基于GPU的并行高性能AC算法
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:《自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家973重点基础研究发展计划(2011CB302605); 国家863高技术研究发展计划(2011AA010705,2012AA012502,2012AA012506); “十一五”国家科技支撑计划(2012BAH37B01); 国家自然科学基金(11226239,6110018,61173144); CNNIC(k201211043)
中文摘要:

随着网络的发展,网络流量的增长速度与网络安全系统的过滤能力之间的矛盾日益突出。作为网络安全系统的核心模块——模式匹配模块的处理能力受到严峻的挑战。传统串行模式匹配算法已经很难满足当前网络的需求。本文改进了传统的AC算法,利用高性能专用并行处理芯片——GPU来提高AC算法的处理速度,提出了一种G-AC算法。实验表明,在不同数据集上,其性能分别是传统AC算法的10倍以上。

英文摘要:

With the development of the network,the contradiction between the growth rate of network traffic and the filtering capability of the network security system have become increasingly prominent. As the core modules of network security systems,pattern matching module processing capacity faces serious challenge. The traditional serial algorithm for pattern matching has been difficult to meet the current needs of the network. This paper improves the traditional AC algorithm,using high performance special parallel processing chip GPU to improve the processing speed of AC algorithm,and proposes a new G- AC algorithm. Experiments show that its performance is 10 times more than the performance of traditional AC algorithm on different data sets.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550