| 基于CBF-SS策略的大流识别算法 |
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| 引用本文： | 赵小欢,李明辉.基于CBF-SS策略的大流识别算法[J].中国科学院研究生院学报,2015,32(3). |
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| 作者姓名： | 赵小欢 李明辉 |
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| 作者单位： | 1. 中国人民解放军95034部队,广西百色,533616
2. 空军后勤部,北京,100720 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 网络流 大流 计数型布鲁姆过滤器 space saving算法 |
Large flow identification based on counting Bloom filter and space saving |
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| ZHAO Xiaohuan,LI Minghui.Large flow identification based on counting Bloom filter and space saving[J].Journal of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences,2015,32(3). |
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| Authors: | ZHAO Xiaohuan LI Minghui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | network flows large flows counting Bloom filter space saving |
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