空间高效的数据包公平抽样算法

数据包公平抽样通过牺牲长流的包抽样率以换取更高的短流包抽样率,因而比均匀随机包抽样更能保证数据流之间的公平性.现有的公平抽样算法SGS(sketch guided sampling)存在空间效率低、短流估计误差大的问题.提出了一种空间高效的数据包公平抽样算法SEFS(space-efficient fair sampling).SEFS算法的新颖之处在于采用多解析度抽样统计器对数据流流量作近似估计,各个统计器由d-left哈希表实现.采用在OC-48和OC-192骨干网采集的真实流量数据,在数据流流量测量以及长流检测的应用背景下,对SEFS算法和SGS算法的性能进行了比较.实验结果表明,与SGS算法相比,SEFS算法在空间复杂度降低65%的前提下,仍具有更高的估计精度.特别是对于占网络数据流绝大多数的短流而言,SEFS算法估计精度高的优势更为明显.

利用WinPcap实现网络监测器

利用WinPcap(Windows Packet capture),在Visual Studio 2008开发环境下的MFC设计简单网络监测器,能列出本机所有的网卡,选择其中一个网卡进行监听,并捕获流经网卡的数据包,且进行相应的分析和统计。

一种基于智能移动代理的网络故障检测系统(英文)

随着网络规模的急剧扩大和结构的日趋复杂化,网络故障管理越来越重要.在一个复杂的通信网络中,故障是不可避免的,但是对故障的及时探测和识别对于提高网络的可靠性是非常重要的.监测数据包是网络故障检测中常用的方法,但是在大规模网络中会产生巨量的数据包.为此,人们提出了几种方法.但是这些方法都是建立在集中式管理体系结构之上的,因而没有良好的可扩展性、灵活性和本地处理能力.针对这些问题,提出了一种基于智能移动代理的网络故障检测系统结构,并用Java和aglet实现.实验表明,这种系统结构对于网络故障的检测是非常有效的.

Winpcap的体系结构与性能研究

Winpcap有一系列创新(如数据包监视和数据包注入)的特点,这在以前的操作系统中是见不到的。介绍了Winpcap的系统结构及其功能。