| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-18页 |
| 2 应用协议识别方法的相关研究 | 第18-29页 |
| 2.1 应用协议识别基本概念 | 第18页 |
| 2.2 基于端口的协议识别技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 端口分类 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于端口的协议识别具体方法及优缺点 | 第19-20页 |
| 2.3 基于流动态行为特征的协议识别技术 | 第20-23页 |
| 2.3.1 基于流动态行为特征的协议识别技术的基本思想 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于流动态行为特征的协议识别技术的方法 | 第22页 |
| 2.3.3 基于流动态行为特征的协议识别技术的优缺点 | 第22-23页 |
| 2.4 基于负载内容特征的识别技术 | 第23-25页 |
| 2.4.1 基于负载内容特征的协议识别技术发展 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于负载内容特征的协议识别技术的优缺点 | 第25页 |
| 2.5 基于正则表达式的协议识别方法 | 第25-27页 |
| 2.5.1 基于正则表达式的协议识别方法的实现原理 | 第25-26页 |
| 2.5.2 基于正则表达式的协议识别方法的优缺点 | 第26-27页 |
| 2.6 应用协议识别方法评判标准 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于特征的音视频应用协议识别技术研究 | 第29-44页 |
| 3.1 移动互联网音视频应用协议特点 | 第30-32页 |
| 3.1.1 应用数量众多 | 第30-31页 |
| 3.1.2 应用更新、换代速度快 | 第31页 |
| 3.1.3 数据流量的构成分类多样性 | 第31-32页 |
| 3.1.4 应用开发过程不规范 | 第32页 |
| 3.1.5 特点总结与方法选取 | 第32页 |
| 3.2 移动互联网音视频应用数据包结构 | 第32-37页 |
| 3.2.1 数据获取 | 第32-34页 |
| 3.2.2 数据包结构分析 | 第34-37页 |
| 3.3 基于特征的应用协议识别原理 | 第37-41页 |
| 3.3.1 基于特征的应用协议识别原理介绍 | 第37-38页 |
| 3.3.2 特征的查找方法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 基于特征的应用协议识别方法流程说明 | 第39-41页 |
| 3.4 基于特征的应用协议识别系统实现 | 第41-43页 |
| 3.4.1 结构体定义 | 第41-42页 |
| 3.4.2 应用协议识别部分关键代码实现介绍 | 第42-43页 |
| 3.5. 系统测试及结果展示 | 第43页 |
| 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 特征自动提取的方法研究 | 第44-54页 |
| 4.1 基于特征的协议识别方法存在的问题 | 第44-45页 |
| 4.1.1 特征查询的问题描述 | 第44页 |
| 4.1.2 特征查询的问题的解决方案 | 第44-45页 |
| 4.2 动态规划算法介绍 | 第45-46页 |
| 4.2.1 动态规划算法概述 | 第45-46页 |
| 4.2.2 动态规划算法适用问题 | 第46页 |
| 4.3 基于最长公共子串算法改进特征提取问题 | 第46-49页 |
| 4.3.1 最长公共子串算法介绍 | 第46-47页 |
| 4.3.2 最长公共子串算法在特征提取中的应用 | 第47-48页 |
| 4.3.3 特征自动提取方法流程介绍 | 第48-49页 |
| 4.4 特征自动提取系统实现 | 第49-53页 |
| 4.4.1 最长公共子串关键实现代码展示 | 第50-51页 |
| 4.4.2 数据包解析结构体介绍 | 第51-52页 |
| 4.4.3 特征自动提取系统关键代码介绍 | 第52-53页 |
| 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 系统实现及实验分析 | 第54-64页 |
| 5.1 基于特征的协议识别系统结果分析与改进 | 第54-57页 |
| 5.1.1 音视频应用协议识别情况结果展示及分析 | 第54-55页 |
| 5.1.2 音视频应用协议识别准确度情况结果展示及分析 | 第55-56页 |
| 5.1.3 基于特征的音视频应用协议系统展示平台改进 | 第56-57页 |
| 5.2 基于最长公共子串算法改进特征提取系统分析与改进 | 第57-62页 |
| 5.2.1 特征自动提取结果展示 | 第57-59页 |
| 5.2.2 自动提取的特征与已知特征结果比对 | 第59-61页 |
| 5.2.3 特征自动提取方法问题与改进 | 第61-62页 |
| 5.3 基于协议识别标准对系统评价 | 第62-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |
