基于Sample-CBF技术的长流识别实现

• 作者: 刘卫江 景泉 白磊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 周期抽样 长流 哈希
• 年，卷（期）: 2007,（20）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 116-118
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.02
• 字数: 4397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.20.040

摘要

根据网络上的流统计呈现很强的重尾分布的特性,该文提出了使用周期抽样和counting bloom filter(CBF)技术相结合的方法,即Sample-CBF方法来实现长流识别,并根据抽样策略的不同,将其具体化为两种方法:PSample-CBF方法和FSample-CBF方法.理论分析和仿真结果表明,在存在可容忍流长度测量误差的条件下,两种方法都可以准确识别长流,有效地减少存储空间和提高处理速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白磊	渤海大学信息科学与工程学院	7	37	4.0	6.0
2	景泉	渤海大学信息科学与工程学院	5	37	4.0	5.0