본 논문에서는 고성능 네트워크 응용에서 사용하기 위한 트래픽 패턴 매칭 하드웨어를 제안한다. 제안하는 트래픽 패턴 매칭 하드웨어는 고속 망에서 다양한 종류의 정보 유출이나 침입을 차단하기 위한 콘텐츠 보안 시스템에서 사용 할 목적으로 설계되었다. 제안하는 하드웨어는 헤더 검색부와 스트링 패턴 매칭부로 구성되었다. 헤더 검색부의 하드웨어 구현에는, 흔히 TCAM(Ternary CAM) 구현이 사용되지만 하드웨어나 메모리 비용과 전력 소모 면에서 비효율적이므로, 본 논문에서는 비교기 배열과 HiCuts 트리에 기반을 둔 구현 기법을 채택하고 이를 수정하여 적용하였다. Xilinx FPGA XC4VSX55을 사용한 구현에서, 제안된 설계는 TCAM 구현에 비하여 FPGA 슬라이스 사용을 약 26%까지 그리고 블록 RAM의 사용을 약 58%까지 절약할 수 있었다. 스트링 패턴 매칭부의 설계에서는 하드웨어 면에서 효율적이며, 충돌 발생률을 감소시킬 수 있도록 구성을 바꿔 전력 소모를 감소시킬 수 있는 셀룰러 오토마타형 해싱 모듈을 설계하여 사용하였다.
This paper presents a traffic pattern matching hardware that can be used in high performance network applications. The presented hardware is designed for a contents security system which is to block various kinds of information drain or intrusion activities. The hardware consists of two parts: the header lookup and string pattern matching parts. For implementing the header lookup part in hardware, the TCAMs(ternary CAMs) are popularly used. Since the TCAM approach is inefficient in terms of the hardware and memory costs and the power consumption, however, we adopt and modify an alternative approach based on the comparator arrays and the HiCuts tree. Our implementation results, using Xilinx FPGA XC4VSX55, show that our design can reduce the usage of the FPGA slices by about 26%, and the Block RAM by about 58%. In the design of string pattern matching part, we design and use a hashing module based on cellular automata, which is hardware efficient and consumes less power by adaptively changing its configuration to reduce the collision rates.
