Akcelerace statistické klasifikace paketů pomocí FPGA

but.committeedoc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (člen) Ing. Bohuslav Křena, Ph.D. (člen) doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKekely, Lukášen
dc.contributor.authorKurka, Denisen
dc.contributor.refereeMatoušek, Jiříen
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractKlasifikace síťových paketů je klíčovým úkolem v síťových systémech, protože umožňuje efektivní směrování a filtrování dat. Pravděpodobnostní filtry jsou klasifikační metoda, která používá různé techniky k aproximaci členství paketu v sadě pravidel. Tato práce zkoumá tři algoritmy: Bloomův filtr, cuckoo filtr a xor filtr. Hlavním cílem je porovnat výkon těchto tří metod při implementaci jako hardwarové komponenty v FPGA systémech. Kritéria hodnocení zahrnují chybovost, maximální frekvenci a využití zdrojů FPGA se zameřením na paměť. Výsledky ukazují, že xor filtr překonává ostatní v oblasti chybovosti, ve všech kategoriích. Bloomův filtr je nejrychlejší volbou pro menší a rychlejší komponenty, kde je vyšší chybovost tolerovatelná. Cuckoo filtr je nejefektivnější z hlediska využití FPGA logiky. Tyto poznatky přispívají k vývoji optimalizovaných klasifikačních systémů a poskytují cenné informace o možnostech implementace pravděpodobnostních filtrů v hardwarových architekturách.en
dc.description.abstractClassifying network packets is a crucial task in networking systems, as it allows for efficient routing and filtering of data. Probabilistic filters are a classification method that uses different techniques to approximate the membership of a packet in a set of rules. This work investigates three algorithms: Bloom, cuckoo, and xor filter. The main aim is to compare the performance of these three methods when implemented as hardware components in FPGA systems. The evaluation criteria include error rate, maximal frequency, and FPGA resource usage, primarily focusing on memory. The results indicate that the xor filter outperforms the others regarding error rate, which is superior in any error rate category. The Bloom filter is the fastest option for smaller and quicker components where a higher error rate is tolerable. The cuckoo filter is the most resource-efficient when FPGA logic is the primary concern. These findings contribute to the development of optimised classification systems and provide valuable insights into the possibilities of implementing probabilistic filters in hardware architectures.cs
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKURKA, D. Akcelerace statistické klasifikace paketů pomocí FPGA [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other148209cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/212755
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectfiltrování paketůen
dc.subjectFPGAen
dc.subjecthardwarová architekturaen
dc.subjectcuckoo filtren
dc.subjectBloom filtren
dc.subjectxor filtren
dc.subjectpacket filteringcs
dc.subjectFPGAcs
dc.subjecthardware architecturecs
dc.subjectcuckoo filtercs
dc.subjectBloom filtercs
dc.subjectxor filtercs
dc.titleAkcelerace statistické klasifikace paketů pomocí FPGAen
dc.title.alternativeProbabilistic Packet Classification Acceleration on FPGAcs
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-13cs
dcterms.modified2023-06-13-13:19:49cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid148209en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 21:00:25en
sync.item.modts2025.01.15 15:41:03en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémůcs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.77 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_148209.html
Size:
14.29 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_148209.html
Collections