基于CBF-SS策略的大流识别算法

• 作者: 李明辉 赵小欢
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流 大流 计数型布鲁姆过滤器 space saving算法
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 391-397
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2015.03.015

摘要

在分析大流识别算法中的散列方法和计数方法的优缺点的基础上,针对网络流的重尾分布特性,提出一种能够有效结合散列方法和计数方法优点的大流识别算法CBF-SS(counting Bloom filter&space saving).该算法首先采用改进的计数型布鲁姆过滤器(counting Bloom filter,CBF)过滤掉大部分的小流,然后通过SS(space saving)计数算法识别出网络中的大流.理论分析和实验结果表明,CBF-SS算法具有较低的时间复杂度和空间复杂度,在大流识别效果上远优于SS等算法.