高速网络监控中大流量对象的提取

• 作者: 云晓春 王勇 王晓峰 王风宇
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络测量 大流量对象 淘汰机制 异常检测
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 3060-3070
• 页数: 11页
• 分类号: TP393
• 字数: 9190字
• 语种: 中文

摘要

在高速网络环境下,由于受计算及存储资源的限制,及时、准确地提取大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义.结合LRU淘汰机制和LEAST淘汰机制,建立了基于二级淘汰机制的网络大流量对象提取算法(LRU&LEAST replacement,简称LLR),两种淘汰机制相互弥补不足,较大地提高了算法的准确性.由于算法占用存储空间较少,从而可以在有限的SRAM空间中更快地处理流量信息.该算法在网络数据量增加的情况下不必增加存储空间,具有很好的可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓峰	哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心	17	100	6.0	9.0
2	云晓春		2	40	2.0	2.0