Bloom Filter在手机垃圾短信过滤中的应用

针对当前手机垃圾短信过滤系统的不足和手机资源紧张的特点,构建了基于独立空间布隆过滤器的手机垃圾短信过滤系统,具体给出了系统结构、工作流程及其算法。实验分析结果表明,在允许一定"假阳性"误报率的条件下,该系统可以有效节省手机资源。

Bloom Filter技术及应用

Bloom Filter采用位串向量表示数据集合,能够实现高效集合查询的数据结构。首先介绍了标准布隆过滤器的概念和工作原理,然后通过实验分析布隆过滤器的错误率、空间向量和哈希函数数量三者之间的动态相关关系,并对独立空间布隆过滤器和标准布隆过滤器性能进行对比,最后讨论了Bloom Filter的变种及应用。

基于LRU和SCBF的大象流提取及其在DDoS防御中的应用

大象流的及时、准确提取对防御大规模网络安全事件具有重要意义.针对独立的LRU和SCBF提取大象流存在的不足,提出了基于LRU和SCBF的大象流提取方法——LRU_SCBF算法.该算法使用LRU列表和SCBF数组二级存储结构,将到达的老鼠流存入SCBF中,达到一定门限则提取到LRU中,LRU满时按最近最久未用策略淘汰老鼠流到SCBF中,循环实现大象流和老鼠流的分别聚集.理论分析和模拟实验表明:LRU_SCBF算法占用空间小,误报和漏报低,能实现高速网络环境下大象流的及时准确提取.应用于DDoS攻击防御中,能够实现DDoS攻击的及时检测和追踪.