基于行为的P2P流量检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作和结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 P2P应用识别的相关研究 | 第13-26页 |
| ·P2P的关键技术 | 第13-17页 |
| ·网络拓扑 | 第13-16页 |
| ·资源定位 | 第16页 |
| ·内容传送 | 第16-17页 |
| ·P2P应用的工作机制 | 第17-20页 |
| ·视频P2P应用的工作机制 | 第17-18页 |
| ·文件共享P2P应用的工作机制 | 第18-20页 |
| ·P2P应用识别方法介绍 | 第20-25页 |
| ·基于端口号的识别方法 | 第20-21页 |
| ·深度数据包检测技术 | 第21-22页 |
| ·基于机器学习的识别技术 | 第22-23页 |
| ·基于网络行为的识别技术 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 网络流量收集分析实验平台 | 第26-36页 |
| ·实验平台的基本介绍 | 第26-27页 |
| ·实验平台的实现方案 | 第27-33页 |
| ·WinPcap收集数据包 | 第27-31页 |
| ·数据包与应用程序的映射 | 第31-33页 |
| ·网络流量的离线分析 | 第33页 |
| ·实验平台的工作流程 | 第33-35页 |
| ·网络环境和网络流量数据 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 P2P应用的行为特征分析 | 第36-52页 |
| ·节点通信状态分析 | 第36-41页 |
| ·节点交互的统计分析 | 第41-44页 |
| ·传输层协议分布分析 | 第44-49页 |
| ·节点主机的TCP端口状态分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于端口特征的P2P应用识别方案 | 第52-61页 |
| ·UDP监听端口的特征分析 | 第52-55页 |
| ·P2P应用识别方案的设计 | 第55-59页 |
| ·支持向量机介绍 | 第55-56页 |
| ·监听端口的特征向量化 | 第56-57页 |
| ·识别方案的工作机制 | 第57-59页 |
| ·UDP监听端口的识别效果 | 第59-60页 |
| ·评价指标 | 第59页 |
| ·实验结果 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
