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基于GPU的NIDS多模式匹配的研究的开题报告
一、选题背景及意义
网络安全是当今互联网时代一个重要的议题。网络入侵检测系统
（NIDS）是网络安全的重要组成部分，用于防范网络入侵事件。但是，
由于网络数据量庞大、数据包的特征不断变化，传统的NIDS系统往往需
要在数据包中进行多个匹配操作，导致其性能难以满足实际需要。为了
解决这个问题，采用图形处理器（GPU）技术来实现NIDS多模式匹配的
加速已成为近年来一个研究热点。
二、研究内容及目标
本文的研究内容是基于GPU的NIDS多模式匹配，旨在探讨如何利
用GPU技术来提高NIDS系统的匹配速度。具体来说，本文将采用并行
计算与GPU技术，实现对多个匹配规则的同时匹配，从而提高匹配效率。
同时，本文还将通过算法优化和硬件加速等方式，进一步提高匹配速度。
三、研究方法与步骤
本文将采用以下方法和步骤：
1、收集和整理现有的NIDS多模式匹配算法和技术，对其进行分析
和比较。
2、基于GPU的NIDS多模式匹配系统的设计和实现。设计并实现能
够与GPU实现并行计算的匹配算法，通过硬件加速等方式提高匹配速度。
3、对系统进行测试和评估，评估多模式匹配的准确性以及匹配速度
的提升程度。
四、研究预期成果
本文的预期成果如下：
1、实现基于GPU的NIDS多模式匹配系统，提高匹配速度。
2、通过测试和评估，验证本文所提出的方法的有效性和优越性。
3、为进一步的NIDS多模式匹配系统研究提供参考。
五、进度安排
本文的进度安排如下：
1、第一周：收集和整理相关文献，学习GPU技术和基于GPU的并
行计算算法。
2、第二周：设计和实现基于GPU的NIDS多模式匹配系统。
3、第三周：对系统进行测试和评估，调整和优化匹配算法。
4、第四周：撰写论文，并提交开题报告。
六、参考文献
1.YangJ,JiaW,GongS,etal.AnefficientandscalableGPU-
basedapproachforregularexpressionmatching.ACMTransactionson
ArchitectureandCodeOptimization(TACO),2017.
2.BaoF,ChenY,ZhangY,etal.AsurveyofGPU-basednetwork
intrusiondetection.JournalofComputerScienceandTechnology,2014.
3.LvM,QiuW,MaoY,etal.Anacceleratedalgorithmsformulti-
patternstring-matchingonGPU.JournalofComputationalInformation
Systems,2010.
4.ChenW,ZhangL,LiuT,etal.Aparallelend-to-endacceleration
mechanismfornetworkintrusiondetectionsystem.FutureGeneration
ComputerSystems,2013.
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