【摘 要】
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在流分类算法中,聚合位向量（ABV）算法分类速度快、并行性好,但内存开销过大;位向量折叠（AFBV）算法对ABV算法进行了改进,降低了运行时内存的消耗,但其冗余计算增加了时间开销。针
【基金项目】
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安徽省自然科学基金资助项目（11040606M138）
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在流分类算法中,聚合位向量（ABV）算法分类速度快、并行性好,但内存开销过大;位向量折叠（AFBV）算法对ABV算法进行了改进,降低了运行时内存的消耗,但其冗余计算增加了时间开销。针对上述不足,文章提出一种改进的位向量流分类算法,该算法无需进行位向量聚合,减少了内存开销,并按规则的源/目的IP地址前缀建立分组表,根据表中分组所包含IP地址数目降序排列,使得算法具有良好的时间性能。实验结果表明,本算法在大规模规则库下具有良好的时间和空间效率。
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