高速网络监控中大流量对象的提取

来源 :软件学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：long_drago

【摘要】

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在高速网络环境下，由于受计算及存储资源的限制，及时、准确地提取大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义．结合LRU淘汰机制和LEAST淘汰机制，建立了基于二级淘汰机制的

【作者】

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王风宇云晓春王晓峰王勇

【机构】

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中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心,山东大学计算机科学与技术学院,中国科学院研究生院,哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心

【出处】

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软件学报

【发表日期】

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2007年12期

【关键词】

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网络测量大流量对象淘汰机制异常检测 network measurement heavy hitter replacement mechanism a

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在高速网络环境下，由于受计算及存储资源的限制，及时、准确地提取大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义．结合LRU淘汰机制和LEAST淘汰机制，建立了基于二级淘汰机制的网络大流量对象提取算法（LRU＆LEAsT replacement，简称LLR），两种淘汰机制相互弥补不足，较大地提高了算法的准确性.由于算法占用存储空间较少，从而可以在有限的SRAM空间中更快地处理流量信息．该算法在网络数据量增加的情况下不必增加存储空间，具有很好的可扩展性．

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