【摘 要】
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在网络大流识别中，突发的大量小流会影响大流识别准确度。为此，结合基于频率和大小的流提取（FEFS）算法与基于计数型布鲁姆过滤器（CBF）算法，提出一种新的大流识别算法，即FEFS．CBF算法。
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在网络大流识别中，突发的大量小流会影响大流识别准确度。为此，结合基于频率和大小的流提取（FEFS）算法与基于计数型布鲁姆过滤器（CBF）算法，提出一种新的大流识别算法，即FEFS．CBF算法。该算法采用三级存储结构，运用CBF结构存储小流，将达到过滤阈值的流移至筛选区（LRU）中，当LRU满载时，使用FEFS机制选择一个符合条件的流淘汰，并及时隔离大流。仿真结果表明，该算法的误报率和漏报率均较低，存储开销较小，可以运用于高速网络链路的大流识别中。
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