资 源 简 介
基于FPGA技术的网络入侵检测是未来的发展方向，而网络包头的分类是入侵检测系统的关键。 文章首先介绍了FPGA技术的基本原理以及其在信息安全方面的应用，接着介绍入侵检测系统以及FPGA技术在入侵检测系统中的应用。 分析了几种比较出名的网络包分类算法，包括软件分类方法、TCAM分类算法、BV算法、Tree Bitmap算法以及端口范围分类算法。 在此基础上，文章设计了一个基于FPGA技术的入侵检测系统包分类的基本框架图，实现框架图中的各个基本功能模块。在实现过程中，提出了一类结合三态内容可寻址内存(TCAM)和普通存储器(RAM)的网络包包头分类方案。我们将检测规则编号并位图化，使用RAM存储与包头结构相关的规则位图，通过TCAM上的数据匹配操作，快速关联待分析的网络数据包与入侵检测规则。文章还讨论了网包头分类方法的优化算法，将优化算法与未优化算法在速度和空间上进行比较。此外，还讨论了对Snort的规则库进行整理和规则化的问题。 最后，对所设计的包头分类匹配模块在Quartus II进行仿真评估，将实验结果与已有的一些分类算法进行了比较。结果说明，本设计在匹配速度和更新速度上有优势，但消耗了较多的存储空间．
