基于LRU和扩展CBF的网络大流检测

高速网络流量检测中的大流检测已成为当前一种重要的、高效准确的可扩展流量测量机制,针对CBF（Count Bloom Filter）容易溢出的问题,将扩展的CBF应用于流量测量,防止过滤器溢出,并且结合LRU链表存储机制,共同应用于网络大流检测之中。经理论分析,所研究的流量测量算法LRU_MCBF（Least Recently Used_Multiple Count Bloom Filter）占用空间小,时间复杂度低;通过仿真实验验证了LRU_MCBF在大流测量中漏报率和错报率较低,能实现高速网络环境下大流对象的准确提取。