NFA Reduction for Regular Expressions Matching Using FPGA
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F13%3APU107071" target="_blank" >RIV/00216305:26230/13:PU107071 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.fit.vutbr.cz/research/pubs/all.php?id=10306" target="_blank" >http://www.fit.vutbr.cz/research/pubs/all.php?id=10306</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
NFA Reduction for Regular Expressions Matching Using FPGA
Popis výsledku v původním jazyce
Many algorithms have been proposed to accelerate regular expression matching via mapping of a nondeterministic finite automaton into a circuit implemented in an FPGA. These algorithms exploit unique features of the FPGA to achieve high throughput. On the other hand the FPGA poses a limit on the number of regular expressions by its limited resources. In this paper, we investigate applicability of NFA reduction techniques - a formal aparatus to reduce the number of states and transitions in NFA prior to its mapping into FPGA. The paper presents several NFA reduction techniques, each with a different reduction power and time complexity. The evaluation utilizes regular expressions from Snort and L7 decoder. The best NFA reduction algorithms achieve more than 66% reduction in the number of states for a Snort ftp module. Such a reduction translates directly into 66% LUT and FF saving in the FPGA.
Název v anglickém jazyce
NFA Reduction for Regular Expressions Matching Using FPGA
Popis výsledku anglicky
Many algorithms have been proposed to accelerate regular expression matching via mapping of a nondeterministic finite automaton into a circuit implemented in an FPGA. These algorithms exploit unique features of the FPGA to achieve high throughput. On the other hand the FPGA poses a limit on the number of regular expressions by its limited resources. In this paper, we investigate applicability of NFA reduction techniques - a formal aparatus to reduce the number of states and transitions in NFA prior to its mapping into FPGA. The paper presents several NFA reduction techniques, each with a different reduction power and time complexity. The evaluation utilizes regular expressions from Snort and L7 decoder. The best NFA reduction algorithms achieve more than 66% reduction in the number of states for a Snort ftp module. Such a reduction translates directly into 66% LUT and FF saving in the FPGA.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20206 - Computer hardware and architecture
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 2013 International Conference on Field Programmable Technology
ISBN
978-1-4799-2199-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
338-341
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Kyoto
Místo konání akce
Kyoto
Datum konání akce
9. 12. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—