答辩公告
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沈潼答辩公告
浏览次数:日期:2019-07-04编辑:研究生教务办1

答辩公告

论文题目

面向未来网络的高性能数据包查找与分类技术研究

答辩人

沈潼

指导教师

张大方

答辩委员会

主席

秦拯

学科专业

软件工程

学院

信息科学与工程学院

答辩地点

湖南大学信息与科学工程学院203

答辩时间

201976

上午900


学位论文简介

面向未来网络的发展趋势,网络节点的瓶颈主要体现在三个方面:第一 作为数据包转发和网络功能的基 础技术,现有的数据包查找与分类算法难以支持网络流量以及路由表和流表规模的持续扩大;第二 随着网络功能虚拟化 云计算及多路传输等技术出现,现有的数 据包查找与分类算法难以支持路由表和流表的高频率更新;第三 现有的数据包查 找与分类算法不兼容某些未来网络架构(:命名数据网络)和数据包格式(: IPv6数据包)的变化。

本文面向未来网络,针对上述问题对高性能数据包查找(地址查找和名称查找)

和分类技术展开研究,主要有四个方面的工作:

(1) 本文提出了一种全新的数据结构分层二叉搜索树,并基于散列表和分层二叉搜索树提出了一种支持快速更新的高效IPv6查找算法。

(2) 本文提出了范围向量的概念,并依据这个概念提出了一种基于散列函数的支持规则快速更新的高性能包分类算法。

(3) 本文提出了一种基于冲突驱动编码的名称查找算法。命名数据网络将原有以IP地址为核心的细腰模型转变为以内容为核心的细腰模型。

(4) 多核系统越来越普遍,也将成为未来网络的基础平台。然而,现有的数据包分类算法扩展为多线程版本后,效果很难达到预期。本文根据不同算法和不同的数据结构提出了优化的多线程包分类算法。

主要学术成果

[1] Tong Shen, Dafang Zhang, Gaogang Xie, Xinyi Zhang. Optimizing Multi-Dimensional Packet Classification for Multi-Core System[J]. Journal of Computer Science and Technology (JCST). Science Press/Springer, 2018, 33(5):1056-1071. (SCI, EI, CCF推荐B)

[2] Tong Shen, Dafang Zhang. Rule Selector: A Novel Scalable Model for High- Performance Flow Recognition[C]. IEEE 14th International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications (ISPA). IEEE, 2016. [EI, CCF推荐C)

[3] Tong Shen, Xian Yu, Gaogang Xie, Dafang Zhang. High-Performance IPv6 Lookup with Real-Time Updates using Hierarchical-Balanced Search Tree[C]. IEEE Global Communications Conference (Globecom). IEEE, 2018. [EI, CCF推荐C)

[4] Tong Shen, Xinyi Zhang, Gaogang Xie, Yuanmei Meng, Dafang Zhang. CoDE: Fast Name Lookup and Update using Conflict-Driven Encoding[C]. IEEE 37th International Performance Computing and Communications Conference (IPCCC). IEEE, 2018. [EI, CCF推荐C)

[5] Tong Shen, Dafang Zhang, Yanbiao Li, Guo Li. A Trie-Based Approach to Fast and Scalable Flow Recognition for OpenFlow[C]. Computer Science and Its Applications. Springer, 2015. [EI]

[6] Dafang Zhang, Dan Chen, Yanbiao Li, Kun Xie, Tong Shen. A Splitting-after-Merging Approach to Multi-FIB Compression and Fast Refactoring in Virtual Routers[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. Springer, 2016, 17(12):1266-1274. [SCI, EI]

[7] Zhiyong Li, Dongming Wang, Ke Nai, Tong Shen, et al. Robust Object Tracking via Weight-based Local Sparse Appearance Model[C]. IEEE 12th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNCFSKD). IEEE, 2016. [EI]