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RobustSketch:支持网络流量抖动的大流弹性识别方法
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作者 熊兵 刘永青 +2 位作者 夏卓群 赵宝康 张锦 《软件学报》 北大核心 2025年第2期660-679,共20页
大流识别是网络测量中的一项关键基础性工作,目前主流的方法是采用概要型数据结构Sketch快速统计网络流量,进而高效筛选大流.然而,当网络流量发生抖动时,大量分组的急速涌入将导致大流识别精度显著下降.对此,提出一种支持流量抖动的网... 大流识别是网络测量中的一项关键基础性工作,目前主流的方法是采用概要型数据结构Sketch快速统计网络流量,进而高效筛选大流.然而,当网络流量发生抖动时,大量分组的急速涌入将导致大流识别精度显著下降.对此,提出一种支持流量抖动的网络大流弹性识别方法RobustSketch.所提方法首先设计基于Sketch循环链的可伸缩小流过滤器,根据实时分组到达速率适应性扩增与缩减其中的Sketch数量,以始终完整记录当前时间周期内所有到达的网络分组,从而确保网络流量抖动出现时仍能精确过滤小流.然后设计基于动态分段哈希的可拓展大流记录表,根据小流过滤器筛选后的候选大流数量适应性增加与减少分段,以完整记录所有候选大流,并保持较高的存储空间利用率.进一步,通过理论分析给出了所提小流过滤器和大流记录表的误差界限.最后,借助真实网络流量样本,对所提大流识别方法RobustSketch进行实验评估.实验结果表明:所提方法的大流识别精确率明显高于现有方法,即使在网络流量抖动时仍能稳定保持在99%以上,而平均相对误差减少了86%以上,有效提升了大流识别的精确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 网络流量抖动 大流弹性识别 sketch循环链 可伸缩小流过滤器 可拓展大流记录表
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