中文摘要：

由于网络吞吐量的快速增长,高速网络下的测量与监控在计算和存储性能方面正面临巨大的挑战,因此长流提取、高速流识别等按需监控技术逐渐受到研究者们的关注,成为网络测量与监控领域的研究热点。本文出于缓解高速网络下异常检测性能压力的目的,提出了一种基于heavyhitter流提取的异常检测优化方法。根据我们对计算和存储性能的测试以及基于真实网络数据进行的实验表明,该方法能够以较少的计算和存储资源提取网络中的heavyhitter流,有助于发现大规模的网络攻击,缓解网络异常检测系统的性能压力。

英文摘要：

In this paper, we propose a network anomalous detection optimizing method via heavy hitter flow identification. Experimental results demonstrate that the proposed method is actually effective and lightweight for heavy hitter flow identification and can benefit large-scale network anomaly detection, mitigate performance stress.