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基于LRU—CBF的大流识别算法
基于LRU—CBF的大流识别算法
作者:
张淋淋
高仲合
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
最近最久未使用
布鲁姆过滤器
流量测量
漏报率
摘要:
对网络中的大流进行提取和分析对于网络管理和安全防御具有重要意义.文章通过把最近最久未使用(LRU)策略和计数型布鲁姆过滤器(CBF)两种结构结合起来,取其各自的优点,提出一种新的大流检测算法.该算法针对大流检测漏报率高的缺陷,将"大流过滤"和"大流判断"分离,提高了算法的准确性,降低了空间复杂度.最后通过理论分析和仿真实验进行了算法的验证.
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大流
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基于流抽样和LRU的高速网络大流检测算法
网络测量
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近期最少使用算法(LRU)
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基于LRU—CBF的大流识别算法
来源期刊
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关键词
最近最久未使用
布鲁姆过滤器
流量测量
漏报率
年,卷(期)
2016,(7)
所属期刊栏目
经验交流
研究方向
页码范围
75-76
页数
2页
分类号
字数
1991字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
高仲合
曲阜师范大学信息科学与工程学院
99
300
8.0
11.0
2
张淋淋
曲阜师范大学信息科学与工程学院
2
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布鲁姆过滤器
流量测量
漏报率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数码世界
主办单位:
天津电子信息应用教育中心
天津市科学技术信息研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-8313
CN:
12-1344/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区永定路4号A院3号楼506室
邮发代号:
6-167
创刊时间:
2002
语种:
chi
出版文献量(篇)
22805
总下载数(次)
112
总被引数(次)
4543
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