Detail publikace
Multiobjective Evolution of Hash Functions for High Speed Networks
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY)
NSGA-II, linear genetic programming, hash function, network
Hašování je kritická operace při zachycování a analýze síťových toků, protože jeho kvalita a doba provádění ovlivňují maximální propustnost síťových monitorovacích zařízení. V tomto článku představujeme více-kriteriální lineární genetické programování pro návrh rychlých a kvalitních hašovacích funkcí pro moderní procesory. Algoritmus současně optimalizuje kvalitu hašování a výpočetní čas. Jelikož je velmi obtížné získat skutečný výpočetní čas pro každý kandidátní program, je výpočetní čas odhadován ve fitness funkci. Abychom demonstrovali vhodnost navrhovaného přístupu, navržené hašovací funkce jsou porovnány s hašovacími funkcemi dostupnými v literatuře s použitím reálných síťových dat.
@inproceedings{BUT144407,
author="David {Grochol} and Lukáš {Sekanina}",
title="Multiobjective Evolution of Hash Functions for High Speed Networks",
booktitle="Proceedings of the 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation",
year="2017",
pages="1533--1540",
publisher="IEEE Computer Society",
address="San Sebastian",
doi="10.1109/CEC.2017.7969485",
isbn="978-1-5090-4600-3",
url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11325/"
}