基于抽样和数据流算法的超点检测

• 作者: 强士卿 程光
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超点 流抽样 数据流
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 224-227
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 994字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2009.02.017

摘要

为了提高超点检测的精度并控制测量资源的使用,提出了一种基于抽样和数据流算法的超点检测方法.该方法通过抽样从概率上保证发送或接收大量流的节点能被检测,同时采用数据流技术建立了IP table和流BF(BF)两个数据结构.其中IP table结构用于判断IP是否已经被创建,如果已经被创建,则将属于该IP的所有后续的流记录在流BF结构中:如果IP table结构中不存在该IP记录,则对属于该IP的流进行抽样.对提出方法的精度和内存需求从理论上进行了分析,并采用CERNET数据进行验证.理论分析和实验测试表明,提出的超点检测算法的测量误差基本控制在5%以内,而其他算法的误差在10%左右.另外,由于使用BF数据结构,提出的算法在使用空间上也优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程光	东南大学计算机科学与工程学院	59	1001	16.0	31.0
2	强士卿	东南大学江苏省计算机网络技术重点实验室	3	24	1.0	3.0