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針對當前互聯網中多匹配域流表規模不斷膨脹、匹配寬度不斷增大，導致硬件存儲壓力過大的問題，提出了一種基于獨立規則子集位提取（ BEIS）的壓縮方案。首先，根據多匹配域之間的邏輯關系進行匹配域合并，從而減少匹配域個數、減小流表位寬；其次，對合并后的規則集進行獨立規則子集分割，將分割后的子集進行可區分的位提取，從而使用部分位完成匹配查找功能，進一步縮減所用的三態內容尋址寄存器（ TCAM）空間；最后，提出了實現該方案的硬件查找架構。仿真結果表明，對于OpenFlow流表，該方案在一定的時間復雜度下，比匹配域裁剪（FT）方案減少了20010的存儲空間；另外，對于實際應用中常見的訪問控制列表、防火墻等包分類規則集，可實現20010到40qo的壓縮比率。
包分類是實現當前網絡路由轉發、訪問控制和服務質量等功能的核心技術。近年來，以OpenFlow‘為代表的通過多匹配域來表達分類特征的協議已經被廣泛應用于各種場景。但是，由于網絡應用多樣化、網絡流量爆炸性增長及對網絡管控系統靈活高效的要求，導致OpenFlow交換機中流表的寬度和規模面臨著巨大挑戰。因此，如何對網絡中不斷增加的流表進行優化壓縮，減少所用的存儲資源一直是學術界研究的熱點。目前，相關的包分類技術主要有基于隨機存取存儲器（ Random Access Memory，RAM）的軟件實現方案和基于三態內容尋址寄存器（ Ternary Content Addressable Memory，TCAM）的硬件實現方案。
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