我有很多netflow数据(i.e src_ip, dest_ip, beg_time, end_time, data_size, etc)，其中一些是周期性的，我想知道。
假设我有n个netflow（大约10^6），其中m个是周期性的。我怎么能找到哪些是周期性的？
我可以写一个代码，但它将至少是O（n^3 logn），这将永远在10^4个netflow之后。
我已经找过了，但什么也找不到。
注意：您可以认为数据是按开始时间排序的，开始时间是32位无符号整数（C++中的uint32）
更正：src_ip是唯一的，dest_ip不是唯一的，time for periodicity是未知的。可能是5分钟，也可能是5天您可以忘记src_ip, dest_ip, end_time, data_size和流的其他属性。我只寻找开始时间是周期性的事件，你可以考虑，我已经删除了一些不相关的事件，比如不同的src_ip，等等…
任何帮助都将不胜感激，
谢谢
最佳答案
我会试着根据你的数据计算信号的fft。
例如，我将块beg_time=1，end_time=5，data_size=100转换为振幅为100的时间单位为1到5的方脉冲。
如果你想分析所有的东西，你就把所有的脉冲叠加起来。
如果把所有的东西放在一起没有意义，那么只叠加来自同一个src_ip或来自同一对src_ip和dst_ip的脉冲。
然后对叠加得到的信号进行fft，看看频域中是否有明显的峰值，或者看起来都是随机的，没有明显的峰值。
fft在o（n*log（n））时间内运行，其中n是信号样本数。
我相信一定有更好的方法来做，但这可能值得一试。
关于algorithm - 检测网络流量周期性的有效方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/15704062/