一种新的基于LRU的大流检测算法

发布时间：2018-12-10 09:18

【摘要】：针对LRU(Least Recently Used)算法大流漏检率过高的问题,提出了一种采用CBF(Counting Bloom Filter)和LRU两级结构的大流检测算法。该算法根据大流占用带宽较大、持续时间较长的特点在CBF中引入时间窗口机制来滤出可能的大流,然后将流信息记录在LRU中作进一步筛选。从理论上分析了影响该算法性能的因素,考虑了在存储资源一定的条件下,如何设置参数以发挥该算法最大效能的问题。最后基于实际的互联网数据进行了对比验证。结果表明,与同类算法相比,该算法在有效降低大流漏检率的同时,提高了大流流量的测量精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of high leakage rate of large flow in LRU (Least Recently Used) algorithm, a large flow detection algorithm based on CBF (Counting Bloom Filter) and LRU structure is proposed. According to the characteristics of large stream with large bandwidth and long duration, the algorithm introduces a time window mechanism to filter out the possible large stream in CBF, and then records the stream information in LRU for further filtering. The factors that affect the performance of the algorithm are analyzed theoretically, and the problem of how to set the parameters to give full play to the maximum efficiency of the algorithm under the condition of certain storage resources is considered. Finally, based on the actual Internet data are compared and verified. The results show that compared with the similar algorithms, this algorithm can reduce the leakage rate of large flow effectively and improve the accuracy of measurement of large flow rate at the same time.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：陕西省自然科学基金资助项目(2012JZ8005)
【分类号】：TP393.06

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本文编号：2370342