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製品

正規表現の半導体(シリコン)IPとオートマトンSDK

Lionic LA3000正規表現の半導体(シリコン)IP

Lionic LA3000はディープ・パケット・インスペクション(DPI)のために設計されたSIPです。現在、レイヤー7の内容を検査できる機能は切実な要求があります。このような応用はDPI技術を基に実現されます。例えば、アンチウィルス、不正侵入防止、トラフィック分類などです。

LA3000はMPSE(Multi-Pattern Search Engine)です。正規表現と文字列モードをサポートします。つまり、LA3000は同時にメモリで数百万件のパターンを検索できます(メモリのサイズに制限されます)。弊社の特許技術を活用し、最小のメモリ使用とシグネチャのメンテナンスで高い効果を発揮します。

 

主な特長

  • 2.5Gbps (28ナノメートル製造プロセス)のスピードで任意の数の正規表現を検索できます(メモリのサイズに制限されます)。
  • 二種類のコンテンツ検査エンジンがあります。
    • 正規表現を処理するための有限状態オートマトン(FA、Finite Automata)エンジンがあります。
    • 純文字列を処理するためのPFAC(Pre-Filter Aho Corasick)エンジンがあります。
  • 最大12個の並行コンテンツ検査エンジンをサポートします。
  • 最大256個の独立ルールセットをサポートし、各種の応用に適用できます。
  • 各組み合わせに最大400万件のルールをサポートします。
  • 少ないメモリ消費量。
    • 有限オートマトンの圧縮により、メモリ使用量が少なくなります(米国および他の国で特許を持っています)。
    • ハードウェア回路を持つ特殊なルール演算式構文をサポートします(米国および他の国で特許を持っています)。
  • 最小のコストでパケット間のコンテンツ検知を効率的に実行します
  • AXI v3およびv4仕様に互換性があります

IC

 

Lionic オートマトンSDK

Lionic オートマトンSDK はLA3000 SIPの開発ツールです。正規表現(Regular Expression) / 純文字列(Plain String) コンパイラ(RE-Compiler)とシミュレータ(RE-Simulator)を含みます。LA3000とオートマトンSDKとは必ず併用されます。

オートマトンSDKのコンパイラ(RE-Compiler)はコマンドライン実行ファイルであり、Linux版とWindows版が提供されています。 正規表現と純文字列のルールを読み込み、それらを検索グラフ(Search Graph)にコンパイルすることができます。 この検索グラフを「検査コード(Inspection Code)」と呼び、これが実際に LA3000 で認識される形式です。 その後、この「検査コード」を LA3000 に送信し、複数のルールを検索できます。

オートマトンSDKのシミュレータ(RE-Simulator)はコマンドライン実行ファイルであり、Linux版とWindows版が提供されています。LA3000と同じアルゴリズムを使います。「検査コード」のシミュレーションを行えます。パソコンでシミュレータを使って正規表現と純文字列のルールが正しいかどうかを確認でき、実行結果が期待通りかどうかを確認できます。LA3000ハードウェア検証を毎回行う必要はありません。

 

Lionic RE-Soft

LA3000はソフトウェア版があります。「RE-Soft」と呼ばれます。RE-Softの機能はLA3000と同じです。Lionic製のAPIも提供します。

LA3000がないプラットフォームでLionicはRE-Softで同じ機能を提供します。LionicのDPIソリューションは、例えば、アンチウィルス、不正侵入防止、アプリケーション識別など、LA3000ハードウェアとRE-Softとどちらも使えます。

 

LA3000 使用範囲

LA3000は広い使用範囲を持ちます。下記にいくつかの例を挙げます。

  • 次世代ファイアウォール(NGFW)
  • アンチウィルス(AV)
  • 不正侵入防止(IPS)
  • アプリケーション識別
  • デバイス識別
  • SD-WANのアプリケーションのQoS
  • Smart NIC
  • DDoS 保護
  • ネットワーク監視
  • データ損失防止(Data Loss Prevention, DLP)
  • 文法ベースのコンテンツ処理(Grammar based Content Processing)
  • URL、スパム、および広告のフィルタリング
  • ユーザー/アプリケーションセキュリティポリシーの監査および監視
  • ファイナンシャルデータマイニング - ストリーミングされた金融フィードの解析
  • メモリ検証
  • 自然言語処理(Natural Language Processing,NLP)
  • 感情分析(Sentiment Analysis)
  • ビッグデータデータベースの高速化(Spark、Hadoopなど)
  • 計算ストレージ(Computational Storage)