基于GPU的高速网络入侵检测系统设计

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.

关键词：网络入侵检测系统(NIDS)、图形处理器(GPU)、Snort、并行计算

所属期刊栏目：47

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：78-81