【摘 要】
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提出了一种基于双层Counter Bloom Filter的长流识别算法(algorithm based on double counter bloom filter for long flows identification,简称CCBF).该算法使用两层Counte
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,江苏省计算机网络技术重点实验室
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提出了一种基于双层Counter Bloom Filter的长流识别算法(algorithm based on double counter bloom filter for long flows identification,简称CCBF).该算法使用两层Counter Bloom Filter结构,将长流过滤和长流存在分开处理.分析了该算法的误判率,通过模拟数据分析了算法错误率和内存资源限制的关系,并在相同内存资源限制的条件下,将该算法与类似算法的准确性进行了比较.结果表明,在数据量较大的情况下,该算法具有比现有算法更小的平均错误率;对算法的时间效率分析表明,该算法可以达到1500kpps的处理速度.各项指标反映出,该算法可以应用于大规模主干网的长流监测.
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