【摘 要】
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针对现有包分类算法存在分类时间长和需要较大存储空间的问题,提出一种基于单元空间划分的快速防火墙包分类方法（Uscuts）。方法主要包括规则预处理、规则空间划分以及决策树构
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61672543）,湖南省研究生科研创新项目资助（CX2014B081）,湖南省科技计划重点研发计划资助项目（2016JC2009）,湖南省教育厅科研项目资助（17B022）
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针对现有包分类算法存在分类时间长和需要较大存储空间的问题,提出一种基于单元空间划分的快速防火墙包分类方法（Uscuts）。方法主要包括规则预处理、规则空间划分以及决策树构建阶段。首先,基于多维矩阵设计模型,将原始规则按逆序依次映射到多维矩阵,得到与原始规则语义相同但规则空间相互独立的目标规则。随后,对目标规则对应空间进行划分并构建分类决策树,决策树的每条树支与各独立多维规则子空间一一对应,即决策树的每个叶子节点恰好只关联1条规则。因此,在Uscuts包分类方法中,当数据包匹配到叶子节点时,可以直接判定数据
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