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并行树搜索(PTS)算法是报文分类领域中较为优秀的算法之一,但它需要构建大量的external nodes,且只支持以前缀形式表示的规则,因此其匹配效率及适用范围都受到了很大的影响。针对这一问题,提出一种基于规则分解映射的规则匹配算法RMBRDM。RMBRDM算法首先按照启发式方法选取标准维;然后根据规则分解映射和标准维对相关规则进行分解;最后建立一棵二叉决策树。理论分析和仿真实验均表明,RMBRDM算法不仅支持以范围形式表示的规则,且时空性能优于PTS算法。