【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家863计划项目(2007AA01z2a1);国家973规划项目(2007CB307102)资助课题
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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。
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