基于布隆过滤的藏区Web站点流量识别

摘要：

针对被管网大流量条件下藏区Web站点流识别算法准确性低、鲁棒性差等问题,提出一种基于布隆过滤BF(bloom filter)的藏区Web站点流量识别方法.给出能够描述藏区Web站点流的特征字段,形成关键字集合,并映射为BF中的位数组;在给定假阳率的情况下,利用Hash函数对被管网中数据包的相应特征字段进行Hash映射操作,识别该包是否为藏区Web站点流量的网络包.实验结果表明,该方法呈现了较高的准确性,识别率保持在92.3％以上,在网络流量较大时仍表现出较强的鲁棒性.

关键词：Web流量识别、布隆过滤器、Hash映射、准确性、鲁棒性

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：2017年西藏民族大学“青年学人培育计划”科研基金项目17MDQP05;西藏自治区高校青年教师创新支持计划基金项目QCZ2016-41;藏区网络空间安全与舆情智能监管科研创新团队建设基金;西藏民族大学2016教改基金

在线出版日期：2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：365-369