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业务感知的互联网流量管理关键技术研究

表目录第7-8页
图目录第8-9页
摘要第9-10页
ABSTRACT第10页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 课题研究背景与目的第11-13页
        1.1.1 课题研究背景第11-12页
        1.1.2 课题研究的目的和意义第12-13页
    1.2 流量管理设备面临的挑战第13页
    1.3 本文研究内容和结构安排第13-15页
第二章 业务感知的互联网流量管理关键技术及实现难点分析第15-22页
    2.1 业务流的定义第15页
    2.2 业务感知的流量管理关键技术分析第15-18页
        2.2.1 业务流识别技术研究现状第15-17页
        2.2.2 业务流识别技术的发展方向第17-18页
        2.2.3 业务流早期识别第18页
    2.3 业务感知的流量管理实现难点分析第18-21页
        2.3.1 基于通用处理器的流量管理技术研究第19页
        2.3.2 基于专用处理器的流量管理技术研究第19页
        2.3.3 基于网络处理器的流量管理技术研究第19-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 面向载荷特征检测的互联网业务流早期识别第22-34页
    3.1 引言第22-23页
    3.2 基于DPI的基准集构建第23-25页
        3.2.1 数据源第23页
        3.2.2 基于DPI的识别基准集构建第23-25页
    3.3 业务流中负载特征早期分布特性统计第25-27页
        3.3.1 DPI实现过程的启示第25页
        3.3.2 负载特征在业务流中最早出现的位置第25-26页
        3.3.3 主流业务负载特征位置分布比较第26-27页
    3.4 面向DPI的早期识别ERBDPI第27-31页
        3.4.1 ERBDPI算法描述第27-28页
        3.4.2 ERBDPI算法分析第28-31页
    3.5 实验验证第31-33页
        3.5.1 功能测试第31-32页
        3.5.2 N的选取第32页
        3.5.3 ERBDPI与SGS实际流量识别结果比较第32-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第四章 基于流量统计特征的互联网加密业务流早期识别第34-45页
    4.1 加密业务流特征分析第34-37页
        4.1.1 加密协议概述第34-35页
        4.1.2 加密流量特征分析第35-37页
        4.1.3 加密业务流识别方法研究第37页
    4.2 基于互熵的加密业务流特征遴选第37-39页
        4.2.1 互熵的引入第37-38页
        4.2.2 基于互熵的加密业务流特征遴选第38-39页
    4.3 基于流量统计特征的加密业务流早期识别第39-42页
        4.3.1 总体识别模型第39页
        4.3.2 分类器构建阶段第39-40页
        4.3.3 识别阶段第40-42页
        4.3.4 反馈机制第42页
    4.4 系统性能评估与实验验证第42-44页
        4.4.1 系统性能评估第42-43页
        4.4.2 实验验证第43-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 业务感知的互联网流量管理系统设计与实现第45-56页
    5.1 系统实现平台第45-48页
        5.1.1 系统硬件平台第45-46页
        5.1.2 AMCC网络处理器架构及工作原理第46-48页
    5.2 系统总体设计第48页
    5.3 业务流识别模块详细设计实现第48-51页
        5.3.1 业务流早期识别流程第48-49页
        5.3.2 大量并发流的维护第49-51页
    5.4 业务流灵活管理机制设计实现第51-52页
        5.4.1 区分服务等级的准入控制机制第51-52页
        5.4.2 输出端口的三级调度模型第52页
    5.5 系统评估与测试第52-55页
        5.5.1 系统性能优化第52-53页
        5.5.2 系统整体性能评估第53页
        5.5.3 系统性能测试第53-55页
    5.6 本章小结第55-56页
结束语第56-57页
参考文献第57-61页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第61-62页
致谢第62页

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