超点是指在一段时间内链接了大量源主机(目的主机)的目的主机(源主机)。长流是指在一段时间内拥有大量报文的流。随着互联网的发展,网络入侵事件频繁发生,如蠕虫传播、分布式拒绝服务攻击、端口扫描等。这些攻击事件会在短时间内产生大量的流量,导致网络的堵塞甚至瘫痪。识别超点和长流对流量工程,异常检测和网络服务都有着重要的意义。本文在分析了已有的超点和长流检测算法优缺点的基础上,提出了基于可逆结构的超点和长流检测算法。算法将中国剩余定理应用在哈希映射函数中,利用此类哈希函数将报文信息映射储存在特定的数据结构中。算法能以较少的存储空间记录高速网络中报文信息。两种算法都由两大模块组成,分别是在线处理模块和离线统计模块。在超点检测算法的在线处理模块中,利用一组二维比特数组结构记录网络中经过的报文,即利用特殊的哈希函数将报文信息映射在数据结构的某一位中；长流检测算法的在线处理模块中,利用一组二维计数器数组记录网络中经过的报文,即利用特殊的哈希函数将报文信息映射并记录到数组结构的某个计数器中。最终,我们可以得到超点地址和其主机基数,长流标识和其长度。基于可逆结构的算法不需要显式地存储超点或长流的标识信息,所以占用的存储空间小。实验部分中采用网络中真实的报文对算法进行测试。实验结果表明,本文提出的两个算法可以分别准确地检测出测量周期内网络中的超点和长流,算法仅需要占用少量的存储空间,并且处理每个报文的时间开销也很小。因此这两个算法可以适用于高速网络。