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公开(公告)号：CN115102907B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210690563.2
申请日：2022-06-17
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小流过滤的活跃大流精确识别方法和系统，方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后提出可适应网络流速变化的小流过滤器更新策略，为每个当前周期计数器配置一个平均加权计数器，记录过去所有周期结束时计数器的加权平均值，作为当前周期内判定是否放行传入流的依据；接着设计大流监测表高效的多位置哈希算法，为传入流提供多个候选位置并在无法存入时通过踢操作为其腾出空位；最后，在时间窗结束时，根据大流监测表中存储的流信息识别活跃大流。根据本发明的方案，有效解决了大量小流干扰导致活跃大流识别不准确的问题，并大大降低了哈希冲
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115604154A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211044759.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 长沙理工大学(CN)
IPC: H04L43/0876 , H04L43/028 , H04L47/2483 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种支持流量抖动的网络大流弹性测量方法，方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后设计一种基于可伸缩Sketch循环链的小流过滤器，进而提出可根据网络分组速率的动态变化，适应性调整循环链中Sketch数量的过滤器扩展与收缩策略，以确保记录给定时间周期内的所有分组，从而持续精确过滤小流；接着结合多分段可拓展哈希算法设计了一种基于可伸缩哈希表的大流记录器，可根据所记录的网络大流数量的动态变化扩展或收缩分段，以尽可能记录所有大流，同时提高存储空间利用率；根据本发明的方案，有效解决了在高速网络链路上流量激增时大流测量的查询精准性不足问题和无法实现自适应测量问题，进一步提高了大流测量精度和范围。
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公开(公告)号：CN115604154B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202211044759.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H04L43/0876 , H04L43/028 , H04L47/2483 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种支持流量抖动的网络大流弹性测量方法，方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后设计一种基于可伸缩Sketch循环链的小流过滤器，进而提出可根据网络分组速率的动态变化，适应性调整循环链中Sketch数量的过滤器扩展与收缩策略，以确保记录给定时间周期内的所有分组，从而持续精确过滤小流；接着结合多分段可拓展哈希算法设计了一种基于可伸缩哈希表的大流记录器，可根据所记录的网络大流数量的动态变化扩展或收缩分段，以尽可能记录所有大流，同时提高存储空间利用率；根据本发明的方案，有效解决了在高速网络链路上流量激增时大流测量的查询精准性不足问题和无法实现自适应测量问题，进一步提高了大流测量精度和范围。
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公开(公告)号：CN115914011B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111621014.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明提供了一种支持软件定义的top‑k流弹性测量方法，本发明方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后通过改进CU Sketch作为老鼠流过滤器持续记录分组，通过固定分组数量为周期进行更新，在网络流速波动的情况下始终准确过滤老鼠流，从而适应了网络流量的动态变化；接着设计了支持用户自定义的大象流记录表，在保证存储空间利用率的同时，支持用户通过软件灵活定义top‑k流的测量数量；最后根据大象流记录表结构中的流指纹和计数值通过top‑k流排序操作获取测量结果。本发明有效降低了测量时处理老鼠流的存储开销，在保证top‑k流测量的准确性的同时，支持用户通过软件对k值灵活调整，从而实现了支持软件定义的top‑k流弹性测量。
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公开(公告)号：CN115914011A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202111621014.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明提供了一种支持软件定义的top‑k流弹性测量方法，本发明方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后通过改进CU Sketch作为老鼠流过滤器持续记录分组，通过固定分组数量为周期进行更新，在网络流速波动的情况下始终准确过滤老鼠流，从而适应了网络流量的动态变化；接着设计了支持用户自定义的大象流记录表，在保证存储空间利用率的同时，支持用户通过软件灵活定义top‑k流的测量数量；最后根据大象流记录表结构中的流指纹和计数值通过top‑k流排序操作获取测量结果。本发明有效降低了测量时处理老鼠流的存储开销，在保证top‑k流测量的准确性的同时，支持用户通过软件对k值灵活调整，从而实现了支持软件定义的top‑k流弹性测量。
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公开(公告)号：CN115102907A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210690563.2
申请日：2022-06-17
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小流过滤的活跃大流精确识别方法和系统，方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后提出可适应网络流速变化的小流过滤器更新策略，为每个当前周期计数器配置一个平均加权计数器，记录过去所有周期结束时计数器的加权平均值，作为当前周期内判定是否放行传入流的依据；接着设计大流监测表高效的多位置哈希算法，为传入流提供多个候选位置并在无法存入时通过踢操作为其腾出空位；最后，在时间窗结束时，根据大流监测表中存储的流信息识别活跃大流。根据本发明的方案，有效解决了大量小流干扰导致活跃大流识别不准确的问题，并大大降低了哈希冲突率，实现了时间周期序列下的实时活跃大流报告。
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