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

作　　者：刘卫江[1] 景泉[2] 白磊[2] 

机构地区：[1]大连海事大学计算机科学与技术学院 [2]渤海大学信息科学与工程学院,辽宁锦州121003

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第16期3856-3859,共4页Computer Engineering and Design

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)

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。With the high-speed network developing and the host information is difficult to recover among hashing when identifying elephant 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 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]