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流量属性选择在P2P流量识别中的应用研究

中文摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 引言第10-13页
   ·课题背景第10-11页
   ·课题任务第11页
   ·论文结构第11-13页
第二章 P2P技术以及典型的流量识别技术第13-30页
   ·P2P技术简介第13-23页
     ·P2P定义及结构第13-15页
     ·P2P网络拓扑第15-17页
     ·主要P2P协议第17-21页
     ·P2P协议的特征第21-22页
     ·P2P业务的典型特征及危害第22-23页
   ·典型P2P流量识别技术分析第23-30页
     ·基于特征端口的识别方法第23-24页
     ·基于应用层特征字段的识别方法第24-26页
     ·基于流量行为特征的识别方法第26-30页
第三章 数据挖掘技术在流量识别中的应用第30-46页
   ·在P2P流量识别中采用数据挖掘技术的必要性和可行性第30-31页
     ·P2P流量识别中采用数据挖掘技术的必要性第30-31页
     ·P2P流量识别中采用数据挖掘技术的可行性第31页
   ·数据挖掘在流量识别中的实现第31-37页
     ·数据挖掘的概念第31-32页
     ·数据挖掘在流量识别中的实现过程第32-37页
   ·机器学习的算法第37-46页
     ·分类分析第37-41页
     ·聚类分析第41-44页
     ·聚类算法的性能比较第44-46页
第四章 常见应用流量属性特征值的计算和分析第46-68页
   ·流量属性特征的选取第46页
   ·流量属性特征值的计算第46-50页
     ·功能模块的概述第47-48页
     ·功能模块的详细设计第48-50页
   ·不同应用的属性特征值第50-68页
     ·Http应用流量的属性特征分析第51-54页
     ·游戏流的属性特征分析第54-58页
     ·迅雷流量的属性特征分析第58-62页
     ·PPLive流量的属性特征分析第62-66页
     ·属性特征计算总结第66-68页
第五章 测试过程及结果分析第68-73页
   ·测试方案概述第68-70页
     ·PTP算法概述第68-69页
     ·Weka工作平台介绍第69-70页
   ·测试过程概述第70-72页
   ·测试结果分析第72-73页
第六章 结束语第73-75页
   ·论文工作总结第73-74页
   ·问题和展望第74-75页
参考文献第75-77页
致谢第77页

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