基于GPU的高速网络入侵检测系统设计

• 作者: 卢永菁 王东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测系统(NIDS) 图形处理器(GPU) Snort 并行计算
• 年，卷（期）: 2011,（33）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 78-81
• 分类号: TP393
• 字数: 4427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.33.023

摘要

随着网络带宽的不断增加,以及处理能力的限制,传统的网络入侵检测系统(Network Intrusion Detecting System,NIDS)面临挑战,如何提高NIDS的处理能力备受关注.通过专用设备提高检测速度,不但价格昂贵且无法大规模普及.通过对Linux网络协议栈的优化,以及常用入侵检测系统Snort的多线程化,结合了图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的高性能并行计算能力,设计了一种高性能的软件入侵检测架构,突破现有NIDS使用普通CPU的计算瓶颈,以应对高速链路对入侵检测性能的要求.实验结果表明,高速网络中的数据包可以采用GPU来处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东	湖南大学信息科学与工程学院	82	498	12.0	17.0
2	卢永菁	湖南大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0