| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究意义 | 第9-10页 |
| ·互联网流量基准分类技术研究现状 | 第10-14页 |
| ·存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基准分类背景技术问题 | 第17-25页 |
| ·定义及假设 | 第17-21页 |
| ·数据流的定义 | 第17-18页 |
| ·分类评价标准 | 第18-19页 |
| ·实际网络流量的来源和采样 | 第19-21页 |
| ·基于内核信息收集的基准分类技术 | 第21-24页 |
| ·基于GT 架构的DPI 分类技术 | 第21-22页 |
| ·基于TFMA 组件的DFI 分类技术 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于DPI 技术的DFI 辅助基准分类系统 | 第25-50页 |
| ·DPI 模块简介 | 第25-27页 |
| ·DPI 主要实现技术 | 第25-26页 |
| ·DPI 协议分析实例 | 第26-27页 |
| ·DFI 模块设计 | 第27-39页 |
| ·应用分类粒度 | 第27-30页 |
| ·数据流特征选取 | 第30-36页 |
| ·机器学习实施框架 | 第36-39页 |
| ·基于DPI 的DFI 辅助分类实验及结果分析 | 第39-49页 |
| ·实验环境 | 第39页 |
| ·测试流程介绍 | 第39-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于启发式流量识别算法的DPI 基准分类 | 第50-65页 |
| ·DPI 模块简介 | 第50-51页 |
| ·启发式方法简介 | 第51-54页 |
| ·五元组信息 | 第51-52页 |
| ·主机名预测 | 第52页 |
| ·特定协议拓扑行为 | 第52-54页 |
| ·启发式DPI 模块设计实现 | 第54-64页 |
| ·Wireshark 功能模块 | 第56-57页 |
| ·Wireshark 协议解析器分析及扩展实现 | 第57-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结束语 | 第65-67页 |
| ·主要结论 | 第65页 |
| ·研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第72-73页 |
| 附录1 | 第73-77页 |