發(fā)布時(shí)間：2018-12-10 09:18

【摘要】：針對(duì)LRU(Least Recently Used)算法大流漏檢率過高的問題,提出了一種采用CBF(Counting Bloom Filter)和LRU兩級(jí)結(jié)構(gòu)的大流檢測(cè)算法。該算法根據(jù)大流占用帶寬較大、持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的特點(diǎn)在CBF中引入時(shí)間窗口機(jī)制來濾出可能的大流,然后將流信息記錄在LRU中作進(jìn)一步篩選。從理論上分析了影響該算法性能的因素,考慮了在存儲(chǔ)資源一定的條件下,如何設(shè)置參數(shù)以發(fā)揮該算法最大效能的問題。最后基于實(shí)際的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。結(jié)果表明,與同類算法相比,該算法在有效降低大流漏檢率的同時(shí),提高了大流流量的測(cè)量精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of high leakage rate of large flow in LRU (Least Recently Used) algorithm, a large flow detection algorithm based on CBF (Counting Bloom Filter) and LRU structure is proposed. According to the characteristics of large stream with large bandwidth and long duration, the algorithm introduces a time window mechanism to filter out the possible large stream in CBF, and then records the stream information in LRU for further filtering. The factors that affect the performance of the algorithm are analyzed theoretically, and the problem of how to set the parameters to give full play to the maximum efficiency of the algorithm under the condition of certain storage resources is considered. Finally, based on the actual Internet data are compared and verified. The results show that compared with the similar algorithms, this algorithm can reduce the leakage rate of large flow effectively and improve the accuracy of measurement of large flow rate at the same time.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012JZ8005)
【分類號(hào)】：TP393.06

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