基于机器学习的多片FPGA的高速网络流量分类方法设计  

作　　者：曾小宝[1] 李晓锋[1] 宋锐[1] 叶倩[1] 

机构地区：[1]张家界航空工业职业技术学院,张家界427000

出　　处：《数字通信世界》2019年第4期96-96,共1页Digital Communication World

基　　金：湖南省自然科学基金项目<基于FPGA的高速网络流量还原方法研究>;项目编号:2017JJ053;湖南省教育厅科技项目<基于FPGA的网络流量分类方法研究>;项目编号:15C1406

摘　　要：随着网络的迅速崛起,特别是移动互联网的快速发展,网络带宽不断升级,随之网络安全问题凸显,给网络信息的安全和管理带来了巨大的挑战。网络流量分类是网络安全的基础,传统以通用CPU为主的流量分类方法无法满足高速网络需求。本文提出一种以多片FPGA的高带网络流量分类方法,并在多片FPGA上运行机器学习算法,可达到线速处理和较高的准确率。

关 键 词：网络流量 FPGA 机器学习 分类方法 

分 类 号：TN915.08[电子电信—通信与信息系统] TP3[电子电信—信息与通信工程]