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基于多特征匹配的P2P流量检测关键技术研究

表目录第1-8页
图目录第8-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·课题研究背景第12-13页
     ·P2P 流量检测的背景第12-13页
     ·课题来源、目的和意义第13页
   ·P2P 流量检测技术研究现状第13-14页
     ·P2P 流量检测技术现状第13-14页
     ·P2P 流量检测技术发展趋势第14页
   ·主要工作与成果第14-15页
   ·论文结构安排第15-17页
第二章 P2P 流量特征分析与流量检测技术比较研究第17-27页
   ·引言第17页
   ·P2P 网络节点行为特征分析第17-19页
     ·P2P 节点的双重角色第17页
     ·P2P 节点TCP/UDP 并发连接特征第17-18页
     ·P2P 应用动态端口特点第18页
     ·P2P 网络节点关联特征第18-19页
     ·P2P 系统节点行为特征比较分析第19页
   ·P2P 业务流量特征分析第19-21页
     ·信令流量特征分析第19-20页
     ·文件共享下载流量特征分析第20-21页
     ·P2P 实时业务流量特征分析第21页
   ·P2P 流量检测技术比较研究第21-24页
     ·主流P2P 流量检测技术分析第21-24页
     ·P2P 流量检测技术比较及展望第24页
   ·基于多特征匹配的P2P 流量检测系统框架第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 基于PTITB 算法的P2P 业务流量跨层检测第27-38页
   ·引言第27页
   ·基于行为特征的P2P 流量识别条件第27-29页
     ·P2P 对等体节点连接特征分析第27-28页
     ·P2P 应用使用固定端口特征第28-29页
   ·P2P 业务流量跨层检测方法第29-34页
     ·基本思想第29-30页
     ·基于传输层行为特征的P2P 业务流量识别算法(PTITB)第30-31页
     ·基于主动识别策略的P2P 动态随机端口检测第31-33页
     ·DPI 深度报文检测模块匹配策略第33-34页
   ·性能分析第34-37页
     ·检测效率分析第34页
     ·实验条件第34页
     ·识别精度性能及结果分析第34-36页
     ·PTITB 算法参数讨论第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于半监督聚类学习的P2P 业务流在线识别方法第38-55页
   ·引言第38页
   ·基于统计特征的P2P 业务流描述第38-41页
     ·基于改进统计量的TCP 业务流描述第38-40页
     ·P2P 实时业务流量源模型第40-41页
     ·基于w 窗口UDP 包长时间分布的P2P 实时业务流描述第41页
   ·基于半监督聚类学习的P2P 业务流量快速识别方法第41-49页
     ·基本思想第41-42页
     ·基于半监督学习的离线聚类方法第42-45页
     ·基于正态分布的数据点分配策略第45-46页
     ·改进的在线K-Means 聚类算法第46-48页
     ·数据点标识策略及协议伪装流量识别第48-49页
   ·算法性能评估第49-50页
     ·簇评估第49页
     ·检测性能评价指标第49-50页
   ·实验测试及结果分析第50-53页
   ·本章小节第53-55页
第五章 基于分组抽样多特征匹配的P2P 流量高速检测方案第55-65页
   ·引言第55页
   ·基于分组抽样多特征匹配的P2P 流量检测方案模型第55-58页
     ·基本思想第55-57页
     ·系统模块功能说明及性能需求分析第57-58页
   ·P2P“超级节点”检测模块设计方案第58-63页
     ·基本原理第58-59页
     ·自适应随机抽样模块设计及可行性分析第59页
     ·基于PTITB 算法的P2P 流量检测模块设计及可行性分析第59-60页
     ·P2P 节点在线关联模块设计及列表管理策略第60-63页
   ·基于机器学习的P2P 流量检测模块第63-64页
   ·本章小节第64-65页
结束语第65-67页
参考文献第67-70页
附录第70-71页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第71-72页
致谢第72页

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