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摘 要:通过在高速片上存储器上存储所有的攻击特征,实现对数据包的高速检测.针对有限的片上存储器空间,提出一种新的基于中间点划分无冲突哈希函数的trie树结构,将攻击特征串平均分配到trie树每层的多个组中,实现对片上存储器有效的控制.通过在同一个芯片中采用流水并行方式执行查询操作,获得更高的吞吐量.存储中间点的空间复杂度为O(n),哈希表的构建时间随攻击特征数量线性增长.实验结果表明：该方法降低了片上存储空间需求,在片上存储器只需执行一次即可完成特征匹配操作.
关 键 词:高速包处理,无冲突哈希,中间点划分,trie树,片上存储
中图分类号:TP393.06,TP311.12文献标志码:A
High.speedpacketprocessingbynon.collisionhashfunctionsbasedon
middle.pointpartition
ZHANGMo.hua1*,LIGe2
1.SchoolofComputerandInformationEngineering,HenanUniversityofEconomicsandLaws,ZhengzhouHenan450000,China
,
2.DepartmentofInformationEngineer,ConservancyVocationalInstituteofNorthChinaInstituteofWaterConservancyandHydroelectricPower,ZhengzhouHenan450000,China
Abstract:
High.speedpacketinspectioncanbeachievedthroughstoringattacksignaturesonthehigh.speedon.chipmemory.Concerningthelimitedon.chipmemory,thispaperproposesanewtriestructurewithnon.collisionhashfunctionsbasedonmiddle.pointpartition.Thealgorithmevenlypartitionesattacksignaturesintomutiplegroupsateachlayerintrietreetoachievetheeffectivecontrolofmemory.Thetrie.treestructurecanbeimplementedonasinglechipandperformqueryoperationsbypipeliningandparalleli,thusachieveshigherthroughput.Thespaceplexofstoringmiddle.pointisO(n)andtheconstructiontimeofhashtableislinearlygrowingwiththenumberofattacksignaturesTheexperimentalresultsshowthatthenewstructuredecreasesthedemandofon.chipmemoryandcanfacilitateaccesstotheattacksignatureontheon.chipmemorywhileallowingtoperformthesignatureatchingoperationsonlyonce.
High.speedpacketinspectioncanbeachievedthroughstoringattacksignaturesonthehigh.speedon.chipmemory.Concerningthelimitedon.chipmemory,thispaperproposedanewtriestructurewithnon.collisionhashfunctionsbasedonmiddle.pointpartition.Thealgorithmevenlypartitionedattacksignaturesintomultiplegroupsateachlayerintrietreetoachievetheeffectivecontrolofmemory.Thetrie.treestructurecanbeimplementedonasinglechipandperformqueryoperationsbypipeliningandparalleli,thusachievinghigherthroughput.Thespaceplexofstoringmiddle.pointisO(n)andtheconstructiontimeofhashtableislinearlygrowingwiththenumberofattacksignatures.Theexperimentalresultsshowthatthenewstructuredecreasesthedemandofon.chipmemoryandcanfacilitateaccesstotheattacksignatureontheon.chipmemorywhileallowingtoperformthesignatureatchingoperationsonlyonce.
Keywords:
high.speedpacketprocessing,non.collisionhash,middle.pointpartition,trietree,on.chipmemory
0引言
网络入侵检测技术是网络攻击防范的主要手段,数据包检测是其核心.数据包检测不仅检查数据包头部信息,而且要检查数据包有效载荷［1］.采用数据包预处理方法,依据数据包头部字段对其进行分类和查找,采用特征匹配算法,将每个数据包内容与一组预定义的特征串进行匹配.本质上来说,包检测是一种数据包内容过滤技术,不仅应用于网络入侵检测系统中,而且应用于网络取证系统、P2P流量识别以及基于上下文的流量计费等［2］.随着网络带宽和业务流量的迅猛增长,包处理正面临如何满足高速数据包处理的时间和空间需求的挑战.包处理通常部署在高速路由器的关键数据路径上,检查海量高速数据包,与大量预定义的规则进行匹配.由于基于软件的包处理难以适应高速数据包处理,当前研究者采用现代嵌入式存储器技术,例如
【确认全称是否正确】
专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field.ProgrammableGateArray,FPGA)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)和三重内容可寻址存储器(TernaryContentAddressableMemory,TCAM)等,
设计和实现了多种基于硬件的包处理技术,支持10Gbps以上的线速数据包处理［3］.这些嵌入式存储器技术通常采用分层存储器体系结构,即由快速片上存储器和大容量片外存储器组成.基于硬件的方法通常被分为片外储器和片上存储器两种架构.考虑速度第一,片外存储架构并没有片上方法那么吸引人.片外架构的主要缺点在于需要与芯片上的匹配引擎进行物理连接.即使外部存储速度显著增加,但是仍然会妨碍引擎的并行性.这样,片外方法对于高速线速操作并不是很合适.例如片上SRAM存储的访问时间为1～2ns,但是其存储空间受限,难以存储大量元素；而片外存储器提供更大容量存储空间,适合于存储大量元素,但是其查找速度较慢,例如片外DRAM的访问时间在60ns左右［4］.因此,研究设计一种快速和存储高效的数据包预处理方法,不仅减少片外存储器访问次数,而且降低其存储空间需求,是高速数据包处理的关键所在.
在包检测研究方面,当前主要着眼于两个方面提高检测性能:1)设计基于硬件的特征匹配算法,减少单个特征匹配的处理时间和存储空间需求；2)设计基于硬件的Hash表等数据包预处理方法,减少片外存储器访问次数和特征匹配次数［4］.王志佳等［5］提出了一种改进的基于确定有限自动机的深度包检测算法,该算法在牺牲少量运算时间的情况下,减少算法所需的运算空间.徐乾等［6］提出一种基于确定的有穷状态自动机的正则表达式压缩算法,采用选择性分群算法大幅度减少了状态机的个数,降低了包检测匹配算法的复杂性.Smith等［7］提出了XFA(eXtendedFiniteAutomaton)模型,在状态上增加辅助变量及其操作指令,消除确定性有限自动机状态空间爆炸问题.Lu等［8］提出了多字符并行处理的Aho.Corasick算法,通过并行操作提高Aho.Corasick算法的吞吐量,并最小化其存储空间需求.总的来说,由于软件包检测系统运行在通用处理器上,不适合高速网络,很难在当今线速环境下完成检测.为了满足高速网络的需要,本文重点关注基于硬件的方法.Tan等［9］使用一种小型状态机来改进存储需求以适应Snort的特征库,使用了0.4MB的存储空间,采用ASIC实现,可以运行在10Gbps网络下.潘志浩等人提出了结合专用网络处理器(NP)的嵌入式深度包检测解决方案［10］.Jung［11］给出了文献［9］的FPGA的实现,获取了更低的吞吐率,但是存储空间更大.Hua等［12］用一次扫描可变步长的多个字符,提高字符串匹配的吞吐量,并减少其存储空间需求；Papadopoulos［13］使用了稀疏哈希表来存储特征串,尽管改进了存储空间,但存储利用率还是比较低.一些研究者尝试使用外部存储结构TCAM及SRAM,但是TCAM比较昂贵,而SRAM则受限于速度.Sourdis等采用一种混合的方法［14］,使用可配置的电路和片上存储器,采用无冲突哈希的方法,该方法与本文的方法类似,但与本文方法不同的是,该方法需要进行重配置,并且存储利用率低,因为其使用了无冲突哈希,而不是最小无冲突哈希.Lu等［15］提供了一种空间复杂度为O(n)的最小无冲突哈希方法,具有较快的构建时间,但这一方法需要复杂的地址方案,而且要求有附加的逻辑来计算哈希表的地址.
本文研究目标是提供一种低成本和节省空间的最小无冲突哈希函数,称之为中间点划分哈希,即易于构建,又适合在高速硬件平台下实现.该算法基于trie树,算法渐近地决定关键字集合中哪个关键字与数据包进行比较.算法开始从trie树的根节点开始将所有关键字集合划分为两个相等大小的组,每个组中有n/2个关键字.新划分的组被置于根节点的左右孩子节点中,每个新组继续被划分成两个相同大小的组(每个组有n/4个关键字).这种划分迭代重复执行,直至n个节点为止,分别对应于n个关键字.为了查询关键字,算法遍历整个trie树,直到在某个叶子节点中找到候选关键字为止.当找到单个关键字,只需要进行一次匹配(即只比较查询关键字与候选关键字),就可以决定被查询的关键字是否实际与候选关键字相同.
1最小无冲突哈希函数
定义1
最小无冲突哈希函数.对于具有n个元素的关键字集合S,一个无冲突的哈希函数f将S中每个关键字映射到值域［0,m-1］中的各不相同的唯一的数值(m≥n).最小无冲突哈希函数指的是满足m等于n的无冲突哈希函数.
根据上述定义,函数f是最小无冲突哈希函数,当j,k∈S时,如果f(j)等于f(k),则必然是j等于k,不存在j≠k而f(j)等于f(k)的情况.最小无冲突哈希函数保证仅有一个关键字被保存在某一个哈希位置,这样只需要执行一次匹配操作就可以完成查询,换句话说是没有哈希冲突的.通过将哈希表的大小设置为与关键字的数量一致,可以达到最小的哈希表大小.值得注意的是,除了保存关键字外,哈希函数需要附加的空间来存储其自身.
定义2
二分函数.对于具有n个关键字的集合S,S等于｛sg1,sg2,等,sgn｝,首先定义一个二分函数BF.该函数定义如下：
BFn(e,S)等于
0,e∈Sl,Sl等于{sg1,等,sgn/2}
1,e∈Sr,Sr等于{sgn/2+1,等,sgn}
(1)
其中e表示待查询的关键字.如果元素e属于左分组Sl,令BFn(e,S)等于0；如果e属于右
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分组Sr,则令BFn(e,S)等于1.这样查询问题就变为查询元素隶属于左分组还是右分组,而不是具体的位置查询.Sl与Sr是S集合中两个互不相交的子集.当确定被查询关键字隶属于组Sl还是Sr后,可以在一个更小的具有n/4个关键字的组中进行查找,集合中包括被查询的关键字,通过应用BFn/2于被查询的关键字上.例如,如果BFn(e,S)等于0,即e∈Sl,可以应用BFn/2(e,Sl)在包含e有n/4个关键字的组中寻找.上述操作重复执行,直到结果组大小为1为止,即直到应用BF2为止,它指出一个关键字集合可以匹配被查询关键字.定义一个trie树,节点Nl,i是层l中第i个子集,大小n/2l(【i等于1,等,2l,l等于0,等,lb(n)-1).l层每个节点使用二分函数BFln/2,有两个孩子节点,每个孩子节点具有n/2l+1个关键字.式(2)定义一个函数Hn(e)为lbn个二分函数{BFn,BFn/2,BFn/4,等,BF2}的连接.Hn(e,S)等于BFn&BFn/2&BFn/4等&BF2
(2)
其中&符号是位连接符.令Hn［i］表示Hn的第i个位.
定理1
函数Hn(e,S)定义了有n个关键字集合S的最小无冲突哈希函数.
证明
BFln/2将层l的节点的关键字划分为两个不相交的子集,Sl和Sr.sgl∈Sl,Hn(l)等于0,sgr∈Sr,Hn(l)等于1.Hn(sgl,S)与Hn(sgr,S)至少有一个位是不同的(即在Hn［l］处).这样不会有sgl(sgl∈Sl)与任何sgr(sgr∈Sr)冲突.这一原理可以迭代地应用到从根节点开始的所有节点中,直到到达最后一层ll(即lbn-1).对于两个在层ll的两个不同节点中的特征串sgi和sgj,Hn(sgi,S)和Hn(sgj,S)至少有一位是不同的,这样不会有两个不同节点的两个不同的特征串发生冲突.在层ll中,BF2划分一个节点到两个不相交的集合中,每个只有一个特征串,因为Hn［ll］对于这两个特征串是不同的.在层ll中相同节点中的特征串是没有冲突的.这样Hn是一个无冲突哈希函数.Hn的输出有lbn个位.因为有lbn个函数.这样,Hn的范围是［0..n-1］,所以Hn是集合S的最小无冲突哈希函数.
推理1
在具有n个特征串的集合S上构建一个最小无冲突哈希函数等同于对集合S迭代地构建二分函数｛BFn,BFn/2,等,BF2｝.
2构建最小无冲突哈希函数
假设一个无冲突哈希函数H,取值范围在［0..m-1］,用来存储和查询n个特征串,具有m个桶(m≥n),并且没有冲突.每个特征串根据哈希函数值被插入到对应的存储桶中.在所有特征串被存储后,按照存储单元从左到右递增地次序给每个特征串赋一个序号.例如第一个关键是sg1,最后一个是sgn.图1示意有8个关键字,使用无冲突哈希函数H,插入到11个桶中.在查询关键字时计算H的值,读取对应的存储桶编号.
5结语
包检测是网络入侵检测系统的核心操作.本文提出基于中间点划分,实现一种节省存储适合硬件实现的最小无冲突哈希函数的构建.中间点哈希提供了一种新的具有较少空间的节点结构,适合于在将入侵特征信息以哈希表的方式存储于片上存储器中,提高了查找匹配速度.理论与实验证明,利用中间点构建最小无冲突哈希函数,存储中间点的空间复杂度在O(n),整个中间点哈希表的构建时间随关键字呈线性增长.该方法可广泛应用于IP查找、数据包分类、深度包检测和流量监控、分析等高速数据包处理中.