本文關鍵詞：基于LRU和擴展CBF的網絡大流檢測

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【摘要】：高速網絡流量檢測中的大流檢測已成為當前一種重要的、高效準確的可擴展流量測量機制,針對CBF(Count Bloom Filter)容易溢出的問題,將擴展的CBF應用于流量測量,防止過濾器溢出,并且結合LRU鏈表存儲機制,共同應用于網絡大流檢測之中。經理論分析,所研究的流量測量算法LRU_MCBF(Least Recently Used_Multiple Count Bloom Filter)占用空間小,時間復雜度低;通過仿真實驗驗證了LRU_MCBF在大流測量中漏報率和錯報率較低,能實現高速網絡環(huán)境下大流對象的準確提取。
【作者單位】： 江南大學數字媒體學院;
【關鍵詞】： 計數型布魯姆過濾器 流量測量 大流 最近最少使用(LRU)
【基金】：江蘇省自然科學基金重點研究專項(No.BK2011003) 國家自然科學基金(No.61103223)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言準確監(jiān)控和測量網絡流量是管理大規(guī)模網絡的基礎,也是計算機網絡安全的重要組成部分。在網絡流量測量中,面向數據包的測量面臨著海量數據存儲的問題,這就對存儲系統的存儲容量,處理速度提出了極大的挑戰(zhàn)。而基于流的測量通過把相同屬性的數據包歸并到同一個流中,極大地壓

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本文編號：1112438