ResidualSketch：基于ResNet创新提升层级重量检测效率与误差 reduction
数据结构与算法
2025-05-20 v1
摘要
在网络管理中，快速准确地识别流量异常（包括分布式拒绝服务攻击和意外网络中断）对于网络稳定性和安全至关重要。其关键在于检测层级重量（Hierarchical Heavy Hitter, HHH），这在高速IP流量管理中发挥着重要作用。本研究引入ResidualSketch，一种用于层级流量分析中HHH检测的新型算法。ResidualSketch通过在IP层级结构中的关键层集成残差块（Residual Blocks）和残差连接（Residual Connections），从而缓解了以往方法中逐渐误差扩散（Gradual Error Diffusion, GED）现象，同时降低内存开销并保持低更新延迟。通过在多种数据集上进行全面实验，我们展示了ResidualSketch在网络层级结构中的准确率和更新速度方面优于现有最先进解决方案。ResidualSketch的所有相关代码已在GitHub开源。
引用
@article{arxiv.2505.12445,
title = {ResidualSketch: Enhancing Layer Efficiency and Error Reduction in Hierarchical Heavy Hitter Detection with ResNet Innovations},
author = {Xilai Liu and Yuxuan Tian and Xiangyuan Wang and Yuhan Wu and Wenhao Wu and Tong Yang and Gaogang Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12445},
year = {2025}
}