节点文献

利用报文抽样和可逆的Bloom Filter实现长流识别

Identifying elephant flows through packet sampling and invertible Bloom Filter

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 刘卫江景泉白磊

【Author】 LIU Wei-jiang1,2,JING Quan3,BAI Lei3(1.School of Computer Science and Technology,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China;2.Post Doctoral Station for Computer Science and Technology,Southeast University,Nanjing 210096,China;3.School of Information Science and Engineering,Bohai University,Jinzhou 121003,China)

【机构】 大连海事大学计算机科学与技术学院渤海大学信息科学与工程学院渤海大学信息科学与工程学院 辽宁大连116026东南大学计算机科学与技术学科博士后流动站江苏南京210096辽宁锦州121003

【摘要】 针对高速网络的发展和利用哈希技术在识别长流时难以还原主机信息的问题,提出了利用报文抽样和可逆的Bloom Filter识别长流的算法。采用带有部分主机信息的哈希函数,利用哈希串的重叠和数量上的一致性,能够很方便的还原出主机的信息。给每个哈希函数独立的存储空间,在很大程度上减少了哈希过程所带来的内部冲突。实验结果表明,这种算法可以精确地获得长流的标识与长度信息。

【Abstract】 With the high-speed network developing and the host information is difficult to recover among hashing when identifying el-ephant flows.An algorithm is proposed to identify elephant flows by using packet sampling and invertible bloom filter.Hash functions carrying the host information are used.The host information can be recovered easily through the overlapping and the consistent number of hash string.The independent hash space preserved for each different hash function reduces the internal confliction among hashing.The experiments show that the identification and length information of elephant flows can be obtained accurately by using this algorithm.

【关键词】 长流报文抽样哈希阈值信息还原
【Key words】 elephant flowspacket samplingHashthresholdinformation recovery
【基金】 国家973重点基础研究发展计划基金项目(2003CB314804);教育部科学技术重点研究基金项目(105084);江苏省网络与信息安全重点实验室基金项目(BM2003201);江苏省博士后科研资助计划基金项目(0501049B)
  • 【文献出处】 计算机工程与设计 ,Computer Engineering and Design , 编辑部邮箱 ,2007年16期
  • 【分类号】TP393.01
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】144
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络