高速网络监控中大流量对象的提取

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&leastreplacement,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.