针对计数性布鲁姆过滤器存储数据时计数器溢出的缺陷，提出了一种基于分层计数型布鲁姆过滤器（hierarchycountingBloomfilter，HCBF)的大流检测机制。该方法结合溢出概率函数的特性，将计数型布鲁姆过滤器从一层扩展到多层，并能自适应地配置各层计数型布鲁姆过滤器的参数，能够对大流进行较好的识别。基于互联网数据进行了仿真实验，结果显示：与计数型布鲁姆过滤器相比，在同样溢出概率条件下，提高大流检测精度的同时节省了大量的内存资源。