System architecture for deep packet inspection in high-speed networks

Grigory R. Khazankin, Sergey Komarov, Danila Kovalev, Artur Barsegyan, Alexander Likhachev

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

2 Цитирования (Scopus)

Аннотация

To solve the problems associated with large data volume real-time processing, heterogeneous systems using various computing devices are increasingly used. The characteristic of solving this class of problems is related to the fact that there are two directions for improving methods of real-time data analysis: the first is the development of algorithms and approaches to analysis, and the second is the development of hardware and software. This article reviews the main approaches to the architecture of a hardware-software solution for traffic capture and deep packet inspection (DPI) in data transmission networks with a bandwidth of 80 Gbit/s and higher. At the moment there are software and hardware tools that allow designing the architecture of capture system and deep packet inspection: • Using only the central processing unit (CPU); • Using only the graphics processing unit (GPU); • Using the central processing unit and graphics processing unit simultaneously (CPU + GPU). In this paper, we consider these key approaches. Also attention is paid to both hardware and software requirements for the architecture of solutions. Pain points and remedies are described.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings - 2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Страницы27-32
Число страниц6
ISBN (электронное издание)9781538615935
DOI
СостояниеОпубликовано - 18 окт. 2017
Событие2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017 - Novosibirsk, Akademgorodok, Российская Федерация
Продолжительность: 12 апр. 201713 апр. 2017

Конференция

Конференция2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017
Страна/TерриторияРоссийская Федерация
ГородNovosibirsk, Akademgorodok
Период12.04.201713.04.2017

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.02.ET ИНФОРМАТИКА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
  • 1.02.EW ИНФОРМАТИКА, ПРОГРАММНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ
  • 2.02 ЭЛЕКТРОТЕХНИКА, ЭЛЕКТРОННАЯ ТЕХНИКА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
  • 2.02.AC СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «System architecture for deep packet inspection in high-speed networks». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать