基于多维计数型布鲁姆过滤器的大流检测机制
高速网络环境中,实时、准确地提取大流量对于网络安全和网络管理具有重要意义.该文针对传统的流量测量方法受计算资源和存储资源的限制,提出了一种基于多维计数型布鲁姆过滤器(Multi-Dimensional Counting Bloom Fliter, MDCBF)的大流检测机制.它将1维的计数型布鲁姆过滤器(Counting Bloom Fliter, CBF)结构,扩展到支持多维业务流表示、查询和统计计数的MDCBF结构.基于"Apriori原理",通过对MDCBF实施重正化,实现了用户自定义的大流检测.并能自适应地配置CBF参数,允许测量误差控制在预定义的范围内.基于计算机产生的模拟数据和实际互联网数据进行了仿真实验,结果显示:该方法既能获得较小的测量误差,又能获得较高的空间利用率.
网络测量、流量测量、布鲁姆过滤器、Apriori原理、大流检测
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TP393.06(计算技术、计算机技术)
国家863计划项目2007AA01z2a1;国家973规划项目2007CB307102资助课题
2010-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1608-1613
