基于多位域的等概率随机IP流抽样算法

发布时间：2018-01-01 11:14

  本文关键词：基于多位域的等概率随机IP流抽样算法　出处：《电光与控制》2015年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：对IP流信息的全方位提取有助于实现网络实时监控,精细管理,有利于网络安全性能的提升。已有的等概率随机IP流抽样算法将大量的IP流重复抽样,浪费了宝贵的计算和存储资源。针对这个问题,在原有算法的基础上设计了一种新的等概率随机IP流抽样算法,该算法在Bloom Filter的基础上采用三层位域,两层同时测量,结果取交集的方法,便于实际使用并且有效减少了已被抽样的IP流被重复抽样。实验结果表明:新方法能够大幅度提高测量精度,节约了系统资源,可以适用于10 Gb/s左右的高速网络之中。
[Abstract]:The omnidirectional extraction of IP stream information is helpful to realize the real-time monitoring and fine management of the network and to improve the security performance of the network. The existing equal probability random IP stream sampling algorithm repeats a large number of IP streams. The valuable computing and storage resources are wasted. In order to solve this problem, a new random IP stream sampling algorithm with equal probability is designed based on the original algorithm. On the basis of Bloom Filter, the algorithm adopts the method of three-layer domain, two-layer simultaneous measurement, and the results are intersected. The experimental results show that the new method can greatly improve the measurement accuracy and save the system resources. It can be used in high speed network of about 10 Gb/s.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;空军通信网络技术管理中心;
【基金】：陕西省自然科学基金(2012JZ8005)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言当下网络流量的测量主要分为数据报文测量和IP流测量。IP流测量将具有相同属性的数据报文聚类进行分析[1],所需存储空间小,能够更好地反映数据报文之间内在的关系,已成为网络流量测量和网络状态感知的热点方向之一。现有的基于IP流的抽样方法中,大部分小流由于被抽中概率

【参考文献】

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【共引文献】

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