CAJ | 학술논문

随着网络带宽的不断提高,在线识别大流对于拥塞控制、异常检测等网络应用具有重要意义.提出了一种提取大流的算法FEFS(flow extracting with frequency&size),能够通过在线识别和淘汰小流,把大流信息保存在有限的高速存储空间中,从而快速提取大流.该算法利用LRU (least recently used)定位更新频率低的流,并进一步用流尺寸因子s和自适应调节因子M标记其中相对较小的流,最后用新到达的流将其替换.FEFS把LRU策略和尺寸因子s相结合,同时考虑了流的近期更新频率和累积报文数量,因此能够准确在线识别大流.LRU策略和尺寸因子都利用了流大小的重尾分布特征,因此FEFS能以很低的存储代价保存和更新大流信息.模拟实验表明,在限定存储条件下,FEFS的平均相对误差率明显低于经典的multi-stage filter算法,而平均报文处理时间也短于multi-stage filter算法.
수착망락대관적불단제고,재선식별대류대우옹새공제、이상검측등망락응용구유중요의의.제출료일충제취대류적산법FEFS(flow extracting with frequency&size),능구통과재선식별화도태소류,파대류신식보존재유한적고속존저공간중,종이쾌속제취대류.해산법이용LRU (least recently used)정위경신빈솔저적류,병진일보용류척촌인자s화자괄응조절인자M표기기중상대교소적류,최후용신도체적류장기체환.FEFS파LRU책략화척촌인자s상결합,동시고필료류적근기경신빈솔화루적보문수량,인차능구준학재선식별대류.LRU책략화척촌인자도이용료류대소적중미분포특정,인차FEFS능이흔저적존저대개보존화경신대류신식.모의실험표명,재한정존저조건하,FEFS적평균상대오차솔명현저우경전적multi-stage filter산법,이평균보문처리시간야단우multi-stage filter산법.