| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-24页 |
| ·P2P 概述 | 第8-13页 |
| ·P2P 的网络结构和特点 | 第8-11页 |
| ·P2P 给网络带来的问题 | 第11-13页 |
| ·流量识别分析及国内外现状 | 第13-21页 |
| ·端口识别法 | 第13-15页 |
| ·基于应用层签名的P2P 流量识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于流量特征的P2P 流量识别方法 | 第16-19页 |
| ·基于机器学习的P2P 流量识别方法 | 第19-21页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第21-22页 |
| ·论文主要工作与创新 | 第22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-24页 |
| 2 Fuzzy ARTMAP 神经网络 | 第24-37页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·自适应共振理论ART | 第24-28页 |
| ·竞争学习机制 | 第25页 |
| ·竞争-协作网络交互模型 | 第25-26页 |
| ·ART 体系结构 | 第26-28页 |
| ·模糊理论 | 第28-31页 |
| ·模糊集及其隶属函数 | 第28-30页 |
| ·模糊关系 | 第30页 |
| ·模糊概念的匹配 | 第30-31页 |
| ·Fuzzy ARTMAP 神经网络综述 | 第31-36页 |
| ·Fuzzy ARTMAP 网络结构 | 第32-33页 |
| ·Fuzzy ARTMAP 学习算法 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 流量特征分析 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·流量采集 | 第37-39页 |
| ·基于SNMP 的流量采集 | 第37页 |
| ·基于NetFlow 的流量采集 | 第37-38页 |
| ·基于网络探针的流量采集 | 第38页 |
| ·三种流量采集方法比较及方案选取 | 第38-39页 |
| ·流量特征的分析与研究 | 第39-43页 |
| ·数据报文层面 | 第40-41页 |
| ·数据流层面 | 第41-42页 |
| ·连接层面 | 第42-43页 |
| ·流量特征的选取及实验分析 | 第43-52页 |
| ·正向连接与反向连接 | 第43-47页 |
| ·平均数据报文长度 | 第47-49页 |
| ·上行流量与下行流量 | 第49-51页 |
| ·TCP 流量占总流量的比例 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 基于 Fuzzy ARTMAP 神经网络的 P2P 流量识别 | 第53-58页 |
| ·基于Fuzzy ARTMAP 的P2P 流量识别模型 | 第53-54页 |
| ·实验数据 | 第54-55页 |
| ·参数选择 | 第55页 |
| ·P2P 流量与非P2P 流量的两级分类实验 | 第55-56页 |
| ·流量的多级应用分类实验 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录 | 第66页 |
| 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第66页 |