P2P流量应用层实时检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·什么是 P2P 技术 | 第10-11页 |
| ·P2P 技术的体系结构分类以及相关应用产品 | 第11-15页 |
| ·P2P 技术的主要应用 | 第15-18页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第18-31页 |
| ·P2P 流量检测技术介绍 | 第18-21页 |
| ·原有的 P2P 流量检测技术 | 第18-20页 |
| ·基于机器学习思想的 P2P 流量检测技术 | 第20-21页 |
| ·支持向量机技术介绍 | 第21-27页 |
| ·支持向量机技术简述 | 第21-22页 |
| ·对支持向量机技术的理论分析 | 第22-26页 |
| ·支持向量机技术应用 | 第26-27页 |
| ·信息熵概述 | 第27-29页 |
| ·信息熵的有关概念 | 第28-29页 |
| ·信息熵的实际应用 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于熵优化的支持向量机(EOSVM) | 第31-41页 |
| ·熵优化支持向量机（EOSVM） | 第31-33页 |
| ·优化支持向量机概述 | 第31-32页 |
| ·熵和支持向量有哪些关系 | 第32-33页 |
| ·基于熵优化的支持向量机(EOSVM ) | 第33-36页 |
| ·建立模型 | 第33-35页 |
| ·对熵优化模型时间复杂度的分析 | 第35-36页 |
| ·对熵优化模型空间复杂度的分析 | 第36页 |
| ·对实验结果进行分析 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 P2P 流量特征研究 | 第41-51页 |
| ·P2P 流量特征介绍 | 第41-42页 |
| ·用于识别 P2P 流量的特征选取 | 第42-50页 |
| ·用于区分 P2P 流与非 P2P 流的特征选取 | 第42-45页 |
| ·用于区分 P2P 文件流与视频组播流的特征选取 | 第45-48页 |
| ·用于 P2P 视频组播流应用级分类的特征选取 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 原型系统的设计与实现 | 第51-61页 |
| ·总体设计 | 第51-54页 |
| ·系统的设计目标 | 第51页 |
| ·系统的整体框架 | 第51-53页 |
| ·实时原型系统的基本工作流程 | 第53-54页 |
| ·系统主要模块的设计与实现 | 第54-57页 |
| ·特征提取模块 | 第54-55页 |
| ·SVM 训练模块 | 第55-56页 |
| ·检测与分类模块 | 第56-57页 |
| ·系统测试 | 第57-59页 |
| ·系统测试环境 | 第57-58页 |
| ·测试结果及分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 结束语 | 第61-63页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第61页 |
| ·未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
