Vectorscan 开源项目教程

Vectorscan 开源项目教程

vectorscan 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vectorscan

1. 项目介绍

Vectorscan 是 Intel Hyperscan 高性能正则表达式匹配库的一个便携式分支。它旨在支持更多平台，目前已经在 ARM NEON/ASIMD 和 Power VSX 上实现了 100% 的功能性。ARM SVE2 支持正在进行中，并且已经获得了硬件访问权限。未来还将支持更多平台。

Vectorscan 从 Hyperscan 5.4 版本开始，继续保持开源，并遵循 BSD 许可证。它不仅保持了与 Hyperscan 的 API 和 ABI 兼容性，还逐步简化和统一代码，移除架构特定的 #ifdefs，并抽象化处理。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

Debian/Ubuntu

在 Debian/Ubuntu 系统上，可以直接安装 Vectorscan：

sudo apt install libvectorscan5

如果要安装开发包，可以使用以下命令：

sudo apt install libvectorscan-dev

MacOS X (M1/M2/M3 CPUs only)

假设已经安装了 HomeBrew：

brew install boost cmake gcc libpcap pkg-config ragel sqlite

2.2 构建项目

首先克隆项目仓库：

git clone https://github.com/VectorCamp/vectorscan.git
cd vectorscan

然后使用 CMake 进行构建：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

2.3 运行示例

构建完成后，可以运行一些示例程序来验证安装是否成功：

./examples/example_program

3. 应用案例和最佳实践

3.1 深度包检测 (DPI)

Vectorscan 通常用于深度包检测 (DPI) 库栈中，与 Hyperscan 类似。它可以同时匹配大量正则表达式，适用于需要高性能正则表达式匹配的应用场景。

3.2 网络安全

在网络安全领域，Vectorscan 可以用于实时检测网络流量中的恶意模式，帮助识别和阻止潜在的网络攻击。

3.3 数据清洗

在数据清洗和处理过程中，Vectorscan 可以高效地过滤和提取符合特定模式的数据，提高数据处理的效率和准确性。

4. 典型生态项目

4.1 Snort

Snort 是一个开源的网络入侵检测系统 (NIDS)，它使用 Vectorscan 作为其正则表达式引擎，以提高检测性能和效率。

4.2 Suricata

Suricata 是另一个流行的开源 NIDS，它也集成了 Vectorscan 来增强其正则表达式匹配能力，从而提高网络流量的检测精度。

4.3 Bro/Zeek

Bro/Zeek 是一个网络流量分析工具，它使用 Vectorscan 来处理复杂的正则表达式匹配任务，帮助分析和理解网络流量中的各种模式。

通过这些生态项目的集成，Vectorscan 在网络安全和数据处理领域得到了广泛应用，并展示了其强大的性能和灵活性。

vectorscan 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vectorscan