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陈鹏飞 & 张钧宇--基于eBPF的内核智能.pdf

上传人: 张** 编号:161132 2024-05-05 24页 1.83MB

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本文主要探讨了基于eBPF的内核智能及其在实时网络检测和防御方面的应用。eBPF技术允许在Linux内核中动态和沙盒化地执行用户定义的程序,为内核智能提供了实现基础。文章指出,内核智能可增强系统的运行性能、安全防护和可观测性,同时不破坏系统的稳定性。核心数据包括:eBPF程序的最大指令数量为1M,栈空间限制为512B。关键点包括:1) eBPF + 神经网络在内核中的实现,降低了开销并提高了性能;2) 实时网络检测和防御的重要性,以及用户态工具的局限性;3) eBPF挂载点的选择,以及如何利用eBPF实现神经网络的实时推理;4) 基于eBPF的内核智能面临的挑战,如概念漂移、参数热更新等,以及相应的解决方案。
"eBPF如何提升内核智能?" "内核中实现神经网络的挑战是什么?" "基于eBPF的实时网络检测如何工作?"
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