Deep packet inspection is widely recognized as a powerful way which is used for intrusion detection systems for inspecting, deterring and deflecting malicious attacks over the network. Fundamentally, almost intrusion detection systems have the ability to search through packets and identify contents that match with known attach. In this paper we survey the deep packet inspection implementations techniques, research challenges and algorithm. Finally, we provide a comparison between the different applied system.
Implementation of DPI(Deep Packet Inspection) system on a general purpose multiprocessor platform is an attractive option from the implementation cost point of view, since it does not require high-cost customized hardware. Load balancing has been considered as a primary means to achieve high performance in multi processor systems. We claim, however, that in case of DPI system design simply balancing the load of each processor does not necessarily yield the highest system performance. Instead, we propose a method in which tasks are allocated to processors based on their functions. We implemented the proposed method in dual processor Linux system and compare its performance with the existing load balancing methods. Under the proposed method, one processor is dedicated to deal with interrupt handling and generic packet processing, while another processor is dedicated to DPI processing. According to experimental results, the proposed scheme outperforms the existing schemes by 60%, mainly because of the reduction of cache miss and spin lock occurrences.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.7
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pp.433-439
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2014
This paper proposes an architecture of two-stage string matching engine with content-addressable memory(CAM) and parallel bit-split string matchers for deep packet inspection(DPI). Each long signature is divided into subpatterns with the same length, where subpatterns are mapped onto the CAM in the first stage. The long pattern is matched in the second stage using the sequence of the matching indexes from the CAM. By adopting CAM and bit-split string matchers, the memory requirements can be greatly reduced in the heterogeneous string matching environments.
With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.
This letter proposes a memory-based parallel string matching engine using the compressed state transitions. In the finite-state machines of each string matcher, the pointers for representing the existence of state transitions are compressed. In addition, the bit fields for storing state transitions can be shared. Therefore, the total memory requirement can be minimized by reducing the memory size for storing state transitions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.5
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pp.794-804
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2018
Various applications running in computers exchange information in the form of packets through the network. Most packets are formatted into UDP/IP or TCP/IP standard. Network management administrators of enterprises and organizations should be able to monitor and manage packets transmitted over the network for Internet traffic measurement & monitoring, network security, and so on. The goal of this paper is to analyze the performance of several algorithms which closely examine and analyze payloads in a DPI(Deep Packet Inspection) system. The main procedure of packet payload analysis is to quickly search for a specific pattern in a payload. In this paper, we introduce several algorithms which detect a specific pattern in payloads, analyze the performance of them from three perspectives, and suggest an application method suitable for requirements of a given DPI system.
To help network intrusion detection systems(NIDSs) keep up with the demands of today's networks, that we the increasing network throughput and amount of attacks, a radical new approach in hardware and software system architecture is required. In this paper, we propose a Network Processor(NP) based In-Line mode NIDS that supports the packet payload inspection detecting the malicious behaviors, as well as the packet filtering and the traffic metering. In particular, we separate the filtering and metering functions from the deep packet inspection function using two-level searching scheme, thus the complicated and time-consuming operation of the deep packet inspection function does not hinder or flop the basic operations of the In-line mode system. From a proto-type NP-based NIDS implemented at a PC platform with an x86 processor running Linux, two Gigabit Ethernet ports, and 2.5Gbps Agere PayloadPlus(APP) NP solution, the experiment results show that our proposed scheme can reliably filter and meter the full traffic of two gigabit ports at the first level even though it can inspect the packet payload up to 320 Mbps in real-time at the second level, which can be compared to the performance of general-purpose processor based Inspection. However, the simulation results show that the deep packet searching is also possible up to 2Gbps in wire speed when we adopt 10Gbps APP solution.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.5
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pp.13-22
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2011
Network Intrusion Detection Systems use regular expression to represent malicious packets and hardware-based pattern matching is required for fast deep packet inspection. Although hardware architectures for implementing constraint repetition operators such as {10} were recently proposed, they have some limitation. In this paper, we propose hardware architecture supporting constraint repetitions of general regular expression sub-patterns with lower logic complexity. The subpatterns supported by the proposed contraint repetition architecture include general regular expression patterns as well as a single character and fixed length patterns. With the proposed building block, we can implement more efficiently regular expression pattern matching hardwares.
과거의 패킷 필터를 기반으로 하는 단순한 방화벽은 더 이상 지능적인 해커들을 방어할 수 없다. 가트너에 따르면 현재의 방화벽의 기술은 패킷 필터에서 Application Proxy, Stateful Inspection을 거쳐 DPI로 진화하고 있다고 한다. NIDS나 NIPS를 떠오르게 하는 DPI 방식은 차세대 방화벽의 기술로 인정 받고 많은 연구와 개발이 진행되고 있으며, 실제 제품으로도 선보이고 있다. 본 논문에서는 DPI 기술의 정의와 알고리듬, 그리고 발전 방향에 대해서 알아볼 것이다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.3
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pp.169-177
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2016
To realize high-speed intrusion detection by accommodating many regular expression (regex)-based signatures and growing network link capacities, we propose the Service TimE-Aware Load-balancing (STEAL) algorithm. This work is motivated from the observation that utilization of a many-core network intrusion detection system (NIDS) is influenced by unfair computational distribution among many-core NIDS nodes. To avoid such unfair computational distribution, STEAL is designed to dynamically distribute a large volume of traffic among many-core NIDS nodes based on packet service time, which is represented by the deep packet time in many-core NIDS nodes. From experiments, we show that compared to the commonly used load-balancing algorithm based on arrival rate, STEAL increases the number of received packets (i.e., decreases the number of dropped packets) in many-core NIDS. Specifically, by integrating an open source NIDS (i.e. Bro) with STEAL, we show that even under attack-dominant traffic and with many signatures, STEAL can rapidly improve the performance of many-core NIDS to realize high-speed intrusion detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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