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基于报文抽样的长流检测算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 论文的研究内容及组织结构第12-13页
第2章 网络测量相关介绍第13-29页
    2.1 网络测量中的相关定义第13页
    2.2 Bloom Filter技术第13-17页
    2.3 抽样技术第17-19页
        2.3.1 报文抽样第17-18页
        2.3.2 流抽样第18-19页
    2.4 相关长流检测算法第19-27页
        2.4.1 基于抽样的长流检测算法第19-20页
        2.4.2 基于虚拟向量的长流检测算法第20-24页
        2.4.3 基于Counting Bloom Filter的长流检测算法第24-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 加入报文抽样的长流识别算法第29-42页
    3.1 算法总体设计描述第29-30页
    3.2 SH-CBF和SH-CT算法第30-38页
        3.2.1 在线模块第30-34页
        3.2.2 离线估计第34-35页
        3.2.3 算法分析第35-38页
    3.3 SSH-CBF和SSH-CT算法第38-41页
        3.3.1 在线模块第38-39页
        3.3.2 离线模块第39页
        3.3.3 算法分析第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第4章 实验第42-66页
    4.1 实验数据第42页
    4.2 评估指标第42-43页
    4.3 SH-CBF算法第43-50页
        4.3.1 参数设置第43-45页
        4.3.2 性能分析第45-50页
    4.4 SH-CT算法第50-56页
        4.4.1 参数设置第50-52页
        4.4.2 性能分析第52-56页
    4.5 SSH-CBF算法第56-61页
        4.5.1 性能分析第56-61页
    4.6 SSH-CT算法第61-63页
        4.6.1 性能分析第61-63页
    4.7 对比实验第63-65页
    4.8 本章小结第65-66页
第5章 总结与展望第66-67页
    5.1 论文主要工作第66页
    5.2 工作展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

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