基于LRU和扩展CBF的网络大流检测

发布时间：2017-10-29 09:30

  本文关键词：基于LRU和扩展CBF的网络大流检测

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【摘要】：高速网络流量检测中的大流检测已成为当前一种重要的、高效准确的可扩展流量测量机制,针对CBF(Count Bloom Filter)容易溢出的问题,将扩展的CBF应用于流量测量,防止过滤器溢出,并且结合LRU链表存储机制,共同应用于网络大流检测之中。经理论分析,所研究的流量测量算法LRU_MCBF(Least Recently Used_Multiple Count Bloom Filter)占用空间小,时间复杂度低;通过仿真实验验证了LRU_MCBF在大流测量中漏报率和错报率较低,能实现高速网络环境下大流对象的准确提取。
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【关键词】： 计数型布鲁姆过滤器 流量测量 大流 最近最少使用(LRU)
【基金】：江苏省自然科学基金重点研究专项(No.BK2011003) 国家自然科学基金(No.61103223)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言准确监控和测量网络流量是管理大规模网络的基础,也是计算机网络安全的重要组成部分。在网络流量测量中,面向数据包的测量面临着海量数据存储的问题,这就对存储系统的存储容量,处理速度提出了极大的挑战。而基于流的测量通过把相同属性的数据包归并到同一个流中,极大地压

【参考文献】

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本文编号：1112438