本文關鍵詞：基于多位域的等概率隨機IP流抽樣算法　出處：《電光與控制》2015年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：對IP流信息的全方位提取有助于實現(xiàn)網(wǎng)絡實時監(jiān)控,精細管理,有利于網(wǎng)絡安全性能的提升。已有的等概率隨機IP流抽樣算法將大量的IP流重復抽樣,浪費了寶貴的計算和存儲資源。針對這個問題,在原有算法的基礎上設計了一種新的等概率隨機IP流抽樣算法,該算法在Bloom Filter的基礎上采用三層位域,兩層同時測量,結(jié)果取交集的方法,便于實際使用并且有效減少了已被抽樣的IP流被重復抽樣。實驗結(jié)果表明:新方法能夠大幅度提高測量精度,節(jié)約了系統(tǒng)資源,可以適用于10 Gb/s左右的高速網(wǎng)絡之中。
[Abstract]:The omnidirectional extraction of IP stream information is helpful to realize the real-time monitoring and fine management of the network and to improve the security performance of the network. The existing equal probability random IP stream sampling algorithm repeats a large number of IP streams. The valuable computing and storage resources are wasted. In order to solve this problem, a new random IP stream sampling algorithm with equal probability is designed based on the original algorithm. On the basis of Bloom Filter, the algorithm adopts the method of three-layer domain, two-layer simultaneous measurement, and the results are intersected. The experimental results show that the new method can greatly improve the measurement accuracy and save the system resources. It can be used in high speed network of about 10 Gb/s.
【作者單位】： 空軍工程大學信息與導航學院;空軍通信網(wǎng)絡技術(shù)管理中心;
【基金】：陜西省自然科學基金(2012JZ8005)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 0引言當下網(wǎng)絡流量的測量主要分為數(shù)據(jù)報文測量和IP流測量。IP流測量將具有相同屬性的數(shù)據(jù)報文聚類進行分析[1],所需存儲空間小,能夠更好地反映數(shù)據(jù)報文之間內(nèi)在的關系,已成為網(wǎng)絡流量測量和網(wǎng)絡狀態(tài)感知的熱點方向之一�，F(xiàn)有的基于IP流的抽樣方法中,大部分小流由于被抽中概率

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1364272