一种基于FEFS与CBF的网络大流识别算法

• 作者: 刘晓陆 刘渊 王春龙
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 大流 识别算法 频率和大小的流提取 计数型布鲁姆过滤器 高速网络
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.09.012

摘要

在网络大流识别中,突发的大量小流会影响大流识别准确度.为此,结合基于频率和大小的流提取(FEFS)算法与基于计数型布鲁姆过滤器(CBF)算法,提出一种新的大流识别算法,即FEFS-CBF算法.该算法采用三级存储结构,运用CBF结构存储小流,将达到过滤阈值的流移至筛选区(LRU)中,当LRU满载时,使用FEFS机制选择一个符合条件的流淘汰,并及时隔离大流.仿真结果表明,该算法的误报率和漏报率均较低,存储开销较小,可以运用于高速网络链路的大流识别中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学数字媒体学院	235	1325	17.0	25.0
2	王春龙	江南大学数字媒体学院	2	7	1.0	2.0
3	刘晓陆	江南大学数字媒体学院	1	6	1.0	1.0