检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2011年第6期48卷 1010-1017页

作者：李臻杨雅辉谢高岗覃光成北京大学软件与微电子学院北京102600 中国科学院计算技术研究所北京100190 解放军理工大学通信工程学院南京210007

大业务流识别是网络监控、管理以及计费等的重要基础,网络管理者通常会对大业务流给予特别的关注.大业务流识别需要在一定识别精度的基础上有效降低资源消耗.基于PLC(probabilisticlossy counting)方法,提出了一种概率衰落的大业务流识... 详细信息

大业务流识别是网络监控、管理以及计费等的重要基础,网络管理者通常会对大业务流给予特别的关注.大业务流识别需要在一定识别精度的基础上有效降低资源消耗.基于PLC(probabilisticlossy counting)方法,提出了一种概率衰落的大业务流识别方法PFC(probabilistic fading counting).该方法吸取了数据流计数技术的优势,通过分析网络流量的幂律(power-law)特性和连续性,采取加快对表记录中非活动流移除力度的方式,在有效控制漏报和误报的同时,大幅度降低了存储资源开销,实现了在有限资源下对高速链路实时准确的大业务流识别.实验结果表明,与PLC方法相比,PFC方法在减小误报率的同时,存储资源开销平均降低60%以上.

关键词：大业务流数据流计数概率衰落识别方法

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网络流量监测中大业务流识别方法的研究

网络流量监测中大业务流识别方法的研究

引用

作者：李臻北京大学

学位级别：硕士

随着Internet的快速发展、网络带宽的不断增加，以及新业务的日益涌现，实时、准确的大业务流识别变得愈发重要。大流识别方法，特别是适用于网络监控和管理需求的大业务流识别方法，成为网络流量测量与分析中必不可少的一种方法和手段... 详细信息

随着Internet的快速发展、网络带宽的不断增加，以及新业务的日益涌现，实时、准确的大业务流识别变得愈发重要。大流识别方法，特别是适用于网络监控和管理需求的大业务流识别方法，成为网络流量测量与分析中必不可少的一种方法和手段，在学术界和工业界都引起了广泛的关注。\n 本文在充分调研分析当前国内外大业务流识别技术领域已有相关工作优缺点的基础上，选择基于数据流技术的耗计数LC(lossy counting)和概率耗计数PLC(probabilistic lossy counting)大业务流识别方法作为主要研究对象，从降低资源消耗、提高识别效率和精度出发，研究提出了更为高效并适用于不同应用场景的大业务流识别方法。论文主要工作与创新点如下：\n 1)提出了一种自适应采样和数据流结合的大流识别方法FSPLC(feedbacksampling probabilistic lossy counting)。该方法综合了采样和数据流计数方法的优点，通过自适应调节采样频率，降低了存储资源访问次数和资源消耗，提高了大流识别的效率和准确性。实验结果表明，与PLC方法相比，FSPLC方法减少识别过程中访问存储资源次数50％以上，误报率降低15％左右，提高了处理速度和精度，可以适用于实时高速链路大业务流的识别。\n 2)提出了一种基于数据流计数技术的概率衰落大业务流识别方法PFC(probabilistic fading counting)。该方法吸取了数据流计数技术的优点，通过分析网络流量的幂律(power-laW)特性和连续性，采取加快对表记录中非活跃流移除力度的方式，在有效控制漏报和误报的同时，大幅度降低了存储资源开销，可以适用于有限资源条件下大业务流的识别。实验结果表明，与PLC方法相比，PFC方法在有效控制误报率和漏报率的前提下，存储资源开销降低60％以上。同时这一处理方式也使得表记录中更多的是活跃大流和准活跃大流，为流量控制和相关工程应用创造了更好的条件。\n 3)综合以上两方面的研究成果，本文还提出了一种自适应采样和数据流计数结合的概率衰落大业务流识别方法FSPFC(feedback sampling probabilisticfading counting)。该方法吸收借鉴了自适应采样和数据流计数技术优势，将FSPLC和PFC方法有机结合，既减少了资源开销，又提高了大流识别的效率，同时也降低了误报率。实验结果显示，FSPFC方法过程中的存储开销和PFC相比，最大值降低了60％，和FSPLC方法识别过程中存储资源访问次数相比降低了30％，FSPFC方法处理效率更高，存储开销更低，特别是在当前链路速度不断增加而存储资源有限的条件下，该方法适用于允许牺牲一些流大小估计准确性的大业务流识别任务。

关键词：网络流量监控大业务流识别自适应采样数据流计数概率耗计数

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