基于Sample-CBF技术的长流识别实现

摘要：

根据网络上的流统计呈现很强的重尾分布的特性,该文提出了使用周期抽样和counting bloom filter(CBF)技术相结合的方法,即Sample-CBF方法来实现长流识别,并根据抽样策略的不同,将其具体化为两种方法:PSample-CBF方法和FSample-CBF方法.理论分析和仿真结果表明,在存在可容忍流长度测量误差的条件下,两种方法都可以准确识别长流,有效地减少存储空间和提高处理速度.

关键词：周期抽样、长流、哈希

所属期刊栏目：33

分类号：TP393.02(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2003CB314804;教育部科学技术研究重点项目105084;江苏省重点实验室基金BM2003201;江苏省博士后科学基金

在线出版日期：2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：116-118