文件名称:
高速网络监控中大流量对象的提取.pdf
开发工具:
文件大小: 461kb
下载次数: 0
上传时间: 2019-05-13
详细说明： 在高速网络环境下，由于受计算及存储资源的限制，及时、准确地提取大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义．结合LRU淘汰机制和LEAST淘汰机制，建立了基于二级淘汰机制的网络大流量对象提取算法（LRU＆LEAsT replacement，简称LLR），两种淘汰机制相互弥补不足，较大地提高了算法的准确性.由于算法占用存储空间较少，从而可以在有限的SRAM空间中更快地处理流量信息．该算法在网络数据量增加的情况下不必增加存储空间，具有很好的可扩展性
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