| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 未知协议的识别 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于比特流的协议识别 | 第14-15页 |
| 1.2.3 数据挖掘技术在协议识别中应用 | 第15-16页 |
| 1.3 未知协议识别难点 | 第16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究成果 | 第18-19页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 聚类与分类的基本原理分析 | 第20-29页 |
| 2.1 聚类技术 | 第21-24页 |
| 2.1.1 聚类及常用算法 | 第21-24页 |
| 2.1.2 聚类结果评估 | 第24页 |
| 2.2 分类技术 | 第24-28页 |
| 2.2.1 分类及常用算法 | 第24-26页 |
| 2.2.2 分类结果评估 | 第26-28页 |
| 2.3 数据挖掘技术研究 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于K-Means的未知协议聚类模型——UPIK_Model | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 传统K-Means聚类模型局限性 | 第29-30页 |
| 3.3 UPIK_Model聚类模型 | 第30-40页 |
| 3.3.1 数据预处理方法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 K值及初始中心选取方法 | 第32-37页 |
| 3.3.3 改进后的K-Means | 第37-38页 |
| 3.3.4 基于信息熵的聚类结果评价 | 第38-40页 |
| 3.4 UPIK_Model模型分析 | 第40-45页 |
| 3.4.1 K值计算及聚类过程 | 第40-43页 |
| 3.4.2 基于信息熵的K-Means聚类结果的评估 | 第43-45页 |
| 3.4.3 K-Means与其他常用聚类算法的对比分析 | 第45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于AGNES的未知协议聚类模型——UPIA_Model | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 传统AGNES聚类的局限性 | 第47-48页 |
| 4.3 UPIA_Model聚类模型 | 第48-54页 |
| 4.3.1 改进思路 | 第48页 |
| 4.3.2 改进后AGNES的实现 | 第48-54页 |
| 4.4 UPIA_Model模型分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 模型分析 | 第55-57页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第57页 |
| 4.4.3 参数取值分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于贝叶斯的未知协议分类模型——UPIB_Model | 第60-72页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 UPIB_Model模型设计 | 第60-67页 |
| 5.2.1 分类模型概要 | 第60-61页 |
| 5.2.2 模型工作原理 | 第61-64页 |
| 5.2.3 关键部分算法 | 第64-66页 |
| 5.2.4 模型的更新 | 第66-67页 |
| 5.3 UPIB_Model模型分析 | 第67-71页 |
| 5.3.1 模型评价方法 | 第67-68页 |
| 5.3.2 测试结果分析 | 第68-70页 |
| 5.3.3 参数m和n的取值分析 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 面向比特流的未知协议分类系统——MUPIS | 第72-85页 |
| 6.1 UPIK_Model、UPIA_Model与UPIB_Model模型的结合 | 第72-73页 |
| 6.2 MUPIS系统设计与实现 | 第73-80页 |
| 6.2.1 系统界面设计 | 第74-75页 |
| 6.2.2 帧切分模块 | 第75-76页 |
| 6.2.3 多协议聚类分析模块 | 第76-78页 |
| 6.2.4 协议识别模块 | 第78-80页 |
| 6.3 运行展示 | 第80-84页 |
| 6.3.1 多协议聚类为单协议 | 第80-82页 |
| 6.3.2 聚类结果评估 | 第82-83页 |
| 6.3.3 协议识别功能展示 | 第83-84页 |
| 6.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第七章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 7.1 总结 | 第85-86页 |
| 7.2 展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第92-93页 |
