基于聚类分析的P2P流量识别算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的研究背景及其意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文所做的主要工作及创新点 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 P2P 流量识别技术 | 第15-25页 |
| ·P2P 简介 | 第15页 |
| ·P2P 业务及其发展过程 | 第15-18页 |
| ·集中式结构P2P 网络 | 第15-16页 |
| ·纯分布式结构P2P 网络 | 第16-17页 |
| ·混合式结构P2P 网络 | 第17-18页 |
| ·P2P 技术存在的安全问题 | 第18-19页 |
| ·典型的P2P 流量识别技术分析 | 第19-23页 |
| ·端口识别技术 | 第19-20页 |
| ·深层数据包检测技术（DPI） | 第20-21页 |
| ·基于流特征的流量识别技术 | 第21-23页 |
| ·其他识别技术 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 P2P 流量特征的分析及属性的选取 | 第25-34页 |
| ·P2P 的流量特征分析 | 第25-27页 |
| ·P2P 的高速增长特性 | 第25-26页 |
| ·P2P 流量分布的非均衡特性 | 第26页 |
| ·上下行流量对称特性 | 第26-27页 |
| ·P2P 流量识别中属性的选取 | 第27-33页 |
| ·流的包大小均方差 | 第29页 |
| ·流的包大小变换率 | 第29-30页 |
| ·流的持续时间 | 第30页 |
| ·流中数据包平均字节数 | 第30-31页 |
| ·下载与上传速度比 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于聚类分析的P2P 流量识别算法 | 第34-45页 |
| ·聚类分析 | 第34-35页 |
| ·层次聚类算法 | 第35-36页 |
| ·簇 | 第35页 |
| ·距离的度量 | 第35-36页 |
| ·分层的平衡迭代归约及聚类 | 第36-37页 |
| ·聚类特征 | 第36页 |
| ·聚类特征树 | 第36-37页 |
| ·基于聚类分析的P2P 流量识别算法 | 第37-44页 |
| ·构造聚类特征树 | 第38-40页 |
| ·重建聚类特征树 | 第40-41页 |
| ·划分聚类数目 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验测试及结果分析 | 第45-49页 |
| ·算法可行性的实验及分析 | 第45-47页 |
| ·算法运算时间及识别准确率的比较 | 第47-48页 |
| ·算法运算时间 | 第47页 |
| ·识别的准确率和误判率 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录（攻读硕士学位期间发表录用论文） | 第57-58页 |
| 中文详细摘要 | 第58-60页 |
| 英文摘要 | 第60-62页 |
