论文读后感🥲
第一篇论文《CLASSIFYING PACKETS WITH HIERARCHICAL INTELLIGENTCUTTINGS》
这篇文章还挺长的，我翻来覆去看了差不多三四遍，因为一直看了前头忘了后头，单词做了笔记也是一直在翻看翻看，只能说每次看一遍感觉都不一样吧～
- 第一遍是真的稀里糊涂，满脑子是 什么？什么？什么？这是什么？啥意思？这句话怎么单词我认识我也查阅了，连在一起我就看不懂了？？？
- 然后第二遍顽强再看了一遍，（当然完全是按自己思路翻译的）做了些笔记和注释什么的（很简单的注释。。），简直就把它当作英语阅读题来看嘿嘿。
- 第三遍第四遍就有了点自己的感受，但是不多，因为总体还是看不懂，也重新看了机翻对比自己的翻译，发现事实有点出乎我的意料啊哈哈哈哈哈哈🥲
全文最能shot我的一个词就是tree data structure，因为从这个我有了更深层次的猜想。
但是后面我是真的看几遍都不理解了（苦笑）。。
第二篇论文《Packet Classification using Tuple Space Search》
- OK，大致心里路程如上所示，就接下来简单讲讲我的感受吧
For example, a real database of 278 filters had a tuple space of 41 which our algorithm prunes to 11 tuples. Even as we increased the filter database size from 1Ii to 1OOK
我所读到的就是这个算法进行了修剪元组，将真实数据库进行减少，再将filter database进行扩大来允许快速更新和快速搜索时间。
- 然后我看到了一个词：状态防火墙过滤器。啊，我就有点小好奇了啥是状态，啥是无状态。于是在度娘帮助下了解了一下。
状态检测防火墙在网络层有一个检查引擎截获数据包并抽取出与应用层状态有关的信息，并以此为依据决定对该连接是接受还是拒绝。这种技术提供了高度安全的解决方案，同时具有较好的适应性和扩展性。状态检测防火墙一般也包括一些代理级的服务，它们提供附加的对特定应用程序数据内容的支持。状态检测技术最适合提供对UDP协议的有限支持。它将所有通过防火墙的UDP分组均视为一个虚连接，当反向应答分组送达时，就认为一个虚拟连接已经建立。状态检测防火墙克服了包过滤防火墙和应用代理服务器的局限性，不仅仅检测“to”和“from”的地址，而且不要求每个访问的应用都有代理。
为了影响允许传输系统的数据包并根据需要向数据包应用特殊操作，您可以配置无状态防火墙过滤器。无状态防火墙指定一个或多个数据包过滤规则序列，称为过滤器术语。过滤器术语指定匹配条件，以便确定在匹配数据包上执行的匹配和操作。无状态 防火墙过滤器 允许您基于对 3 层和 4 层标头字段的评估来处理特定协议家族的任何数据包，包括分段的数据包。您通常会将无状态防火墙过滤器应用到已配置为协议系列功能的一个或多个接口。您可以将无状态防火墙过滤器应用于入口接口、出口接口或两者。
emmm？心里头打问号了（内心os：这个无状态防火墙过滤器怎么介绍起来这么像我们这次的作业内容呀）
- 接着又看到了一个哈希表，在维基百科的科普下
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存储存位置的数据结构。也就是说，它通过计算出一个键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来让人访问，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
一个通俗的例子是，为了查找电话簿中某人的号码，可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表（即建立人名{\displaystyle x}x到首字母{\displaystyle F(x)}F(x)的一个函数关系），在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码，显然比直接查找就要快得多。这里使用人名作为关键字，“取首字母”是这个例子中散列函数的函数法则{\displaystyle F()}F()，存放首字母的表对应散列表。关键字和函数法则理论上可以任意确定。
我好像能明白了点什么！！！是不是减少真实数据库的元组，再增加过滤器数据库的元组，就能更详细更快的找到自己想要的那组数据？！（猜想，猜想，猜错了别骂我呜呜）（后来看了看后文，以为自己能够懂一些的，是我高估了自己哈哈🥲）
第三篇论文《Packet Classification Using Multidimensional Cuttings》
- 从第三篇论文我们能知道，前面两个算法都是基于a decision tree structure，但是hypercuts不一样，他是呈现出二维超立方体，他的搜索时间会比hicuts快更多。
- 但是后文确实是看不理解了，只能从下面这个对比图来进行一些辅助思考。
如今还未有啥想法
