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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