在n个连续的测量周期内持续出现的流被称为持续流。对于一个主机,在n个连续的测量周期内至少有一个主机始终与该主机相连接,则该主机称为持续主机;同时始终与该主机连接的其它不同主机的数量被称为该主机的持续基数。在高速网络中,存在着诸多安全隐患。例如:恶意攻击者为了逃避检测,采取降低攻击频率,延长攻击周期的方式“潜伏”在网络中,因此准确地估计出网络中主机的持续基数,分析主机的网络活动对维护网络安全显得十分重要。现有的主机持续基数检测算法内存消耗较大。为了减少内存消耗,本文提出一个新的算法 CuckooBF(Cuckoo hash table and Bloom Filter)来检测持续主机并估计它们的持续基数。前n-1个测量周期,CuckooBF采用Bloom过滤器过滤掉间断流。第n个测量周期,CuckooBF首先过滤掉持续流的冗余报文,使得每一个持续流只保留一个报文。之后CuckooBF使用布谷哈希表存储持续主机,并对持续主机的持续基数进行计数。n个测量周期结束后,遍历布谷哈希表就可以得到持续主机以及它们的持续基数。本文采用真实的网络Trace进行实验,并将CuckooBF的实验结果同其它主机持续基数估计算法的实验结果做比较,比较它们的内存消耗、检测持续主机时的假阳率以及持续基数估计的准确度。实验结果表明,CuckooBF能利用较低的内存,准确地检测出网络中的持续主机并准确地估计出它们的持续基数。