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基于流抽样和LRU的高速网络大流检测算法OACSTPCD

ELEPHANT FLOW DETECTION ALGORITHM FOR HIGH SPEED NETWORKS BASED ON FLOW SAMPLING AND LRU

中文摘要

在高速主干网络中,随着网络链路速率的不断提高和网络流数量的增加,如何及时、准确地检测出网络中的大流信息,成为目前网络流测量的热点问题.根据传统LRU算法由于突发性大量小流导致淘汰大流的测量缺陷和网络重尾分布的特点,提出一种新的识别大流的算法——基于流抽样和LRU的大流检测算法.算法通过流抽样技术过滤大部分的小流,并通过LRU算法识别大流信息,将过滤和识别过程分离,减少小流错误淘汰大流的可能性,提高算法测量准确性.分析算法的复杂度和漏检率,并通过实…查看全部>>

白磊;田立勤;陈超

华北科技学院计算机学院 北京101601华北科技学院计算机学院 北京101601华北科技学院计算机学院 北京101601

计算机与自动化

网络测量大流抽样哈希近期最少使用算法(LRU)

Network measurementElephant flowSamplingHashLeast recently used (LRU)

《计算机应用与软件》 2016 (4)

基于物联网的雾霾重点污染源监测的传输可靠性与内容可信性基础理论与应用研究

111-115,5

国家重点基础研究发展计划专项(2011CB311809)国家自然科学基金项目(61472137)中央高校基本科研业务费项目(3142014085).

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.027

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