| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于频繁模式挖掘的协议分类识别算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于N-gram的协议分类识别算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于协议指纹的协议分类识别算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 基本概念与问题描述 | 第16-18页 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于固定域格式特征提取的协议分类识别算法 | 第20-32页 |
| 2.1 DSFSC系统模型 | 第20-23页 |
| 2.1.1 数据预处理 | 第21页 |
| 2.1.2 改进的DBSCAN聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 固定域协议关键字提取 | 第22-23页 |
| 2.1.4 固定域协议关键字选择 | 第23页 |
| 2.2 实验分析 | 第23-30页 |
| 2.2.1 算法性能分析 | 第24-26页 |
| 2.2.2 与经典算法对比 | 第26-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于可变域格式特征提取的协议分类识别算法 | 第32-46页 |
| 3.1 VFSC系统模型 | 第32-37页 |
| 3.1.1 数据预处理 | 第33页 |
| 3.1.2 离散序列报文聚类 | 第33页 |
| 3.1.3 可变域协议关键字提取 | 第33-36页 |
| 3.1.4 可变域协议关键字选择 | 第36-37页 |
| 3.2 实验分析 | 第37-44页 |
| 3.2.1 算法性能分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 与经典算法对比 | 第39-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于轮廓格式特征提取的协议分类识别算法 | 第46-54页 |
| 4.1 OSC系统模型 | 第46-49页 |
| 4.1.1 二值图像转换 | 第47-48页 |
| 4.1.2 二值图像聚类 | 第48页 |
| 4.1.3 轮廓格式特征提取 | 第48-49页 |
| 4.1.4 匹配识别 | 第49页 |
| 4.2 实验分析 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 结论 | 第54-56页 |
| 5.1 全文总结 | 第54页 |
| 5.2 工作展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 作者简历 | 第64页 |
| 一、个人简历 | 第64页 |
| 二、攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
| 三、攻读硕士学位期间申请专利情况 | 第64页 |
| 四、攻读硕士学位期间的科研情况 | 第64页 |
