申请/专利权人：苏州大学

申请日：2024-02-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117792961A

主分类号：H04L43/0876

分类号：H04L43/0876;H04L43/028;H04L43/026

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明提供一种多目标网络流基数融合测量方法及系统，涉及网络流量测量技术领域，该方法包括在每个测量周期开始，中心路由器在静态随机存储器上维护一个紧凑数据结构；静态随机存储器利用哈希技术将接收到的数据包记录到紧凑数据结构中，在一个测量周期结束后，静态随机存储器将本周期的记录下载到服务器，用于长期存储和分析；在数据包记录的任意时刻进行在线译码以查询网络流基数；在数据包记录的任意时刻进行在线译码以检测超级传播者。本发明可以实现多目标的网络流基数融合测量，减少存储资源的耗费，避免繁杂的计算，降低运行成本并且提高工作效率；本发明可以实时的感知网络流量的变化，灵活地调整网络策略，确保网络高效、安全运行。

主权项：1.一种多目标网络流基数融合测量方法，其特征在于，包括：在每个测量周期开始，中心路由器在静态随机存储器上维护一个紧凑数据结构；所述紧凑数据结构包括桶数组和寄存器池，以及两个浮点数和，其中桶数组长度为，每一个桶包含两个部分，候选流标签和候选流估计值，寄存器池长度为，每一个元素是5比特的寄存器，每条流被保存在虚拟HLL中，虚拟HLL是由物理寄存器池中随机的个寄存器所构成的；静态随机存储器利用哈希技术将接收到的数据包记录到紧凑数据结构中，在一个测量周期结束后，静态随机存储器将本周期的记录下载到服务器，用于长期存储和分析；在数据包记录的任意时刻进行在线译码以查询网络流基数；在数据包记录的任意时刻进行在线译码以检测超级传播者。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州大学 一种多目标网络流基数融合测量方法及系统

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