| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 自感知网络的发展现状与趋势 | 第15-16页 |
| 1.2 自感知网络应用层关键技术 | 第16-17页 |
| 1.3 自感知网络的网络层相关技术及应用 | 第17-19页 |
| 1.4 自感知网络物理层相关参数及应用 | 第19-20页 |
| 1.5 软件测试工程的研究意义与发展现状 | 第20页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第20-22页 |
| 参考文献 | 第22-27页 |
| 第二章 自感知网络功能模型及业务仿真 | 第27-37页 |
| 2.1 自感知网络的功能模型 | 第27-29页 |
| 2.1.1 第一部分输入过程 | 第28页 |
| 2.1.2 第二部分排队规则 | 第28-29页 |
| 2.1.3 第三部分服务过程 | 第29页 |
| 2.2 业务流分析及仿真 | 第29-33页 |
| 2.2.1 POISSON业务描述 | 第30-31页 |
| 2.2.2 SELF-SIMILAR业务描述 | 第31-32页 |
| 2.2.3 自感知网络的业务仿真建模 | 第32-33页 |
| 2.3 实验 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-37页 |
| 第三章 物理层测试技术研究 | 第37-61页 |
| 3.1 光网络损伤模拟分析 | 第37-41页 |
| 3.1.1 损伤实施设计方案 | 第37-39页 |
| 3.1.2 实验结果分析 | 第39-41页 |
| 3.2 色散监测方案分析 | 第41-49页 |
| 3.2.1 工作原理分析 | 第42-46页 |
| 3.2.2 实验及仿真分析 | 第46-48页 |
| 3.2.3 实验和仿真结果分析 | 第48-49页 |
| 3.3 光纤系统微弯曲损耗测量及光纤弯曲导致双折射的研究方案 | 第49-57页 |
| 3.3.1 微弯曲损耗测量的实现方案 | 第49-52页 |
| 3.3.2 光纤弯曲导致双折射的研究方案 | 第52-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 第四章 网络层性能测试参数及模型分析 | 第61-75页 |
| 4.1 性能测试参数分析 | 第61-66页 |
| 4.1.1 吞吐量 | 第61-62页 |
| 4.1.2 混合包的转发能力 | 第62-63页 |
| 4.1.3 新建连接速率 | 第63-64页 |
| 4.1.4 并发连接数 | 第64页 |
| 4.1.5 其它性能测试时的注意因数 | 第64-66页 |
| 4.2 性能测试模型推导及分析 | 第66-72页 |
| 4.2.1 帧长与PPS关系 | 第66-67页 |
| 4.2.2 CPU利用率与PPS的变化关系 | 第67-69页 |
| 4.2.3 网络节点SESSION表、新建数和CPU利用率的关系 | 第69-72页 |
| 4.2.3.1 网络节点查SESSION表对性能的影响 | 第69-71页 |
| 4.2.3.2 网络节点新建连接数对网络节点性能影响 | 第71-72页 |
| 4.3 实验 | 第72-73页 |
| 4.4 本章小结 | 第73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 第五章 异常流量监测算法及基于SDN的应用层测试工具 | 第75-105页 |
| 5.1 基于主成分分析的异常流量的检测算法 | 第75-80页 |
| 5.1.1 基于PCA的关键业务链路划分及全局异常流量检测算法 | 第76-77页 |
| 5.1.2 相关实验 | 第77-80页 |
| 5.1.3 基于主成分分析检测算法小结 | 第80页 |
| 5.2 基于高聚集链路测量的网络级别OD流异常直接诊断框架 | 第80-93页 |
| 5.2.1 介绍 | 第80-82页 |
| 5.2.2 相关工作 | 第82-83页 |
| 5.2.3 OD流级别特征参数 | 第83-85页 |
| 5.2.4 RMLP网络检测框架 | 第85-89页 |
| 5.2.4.1 RMLP神经网络的网络结构 | 第85-87页 |
| 5.2.4.2 学习算法和估计算法 | 第87-89页 |
| 5.2.5 仿真 | 第89-93页 |
| 5.3 基于SDN架构的应用层测试工具 | 第93-100页 |
| 5.3.1 网络测试工具介绍 | 第93-94页 |
| 5.3.2 网络测试工具的平台和应用 | 第94-96页 |
| 5.3.3 开发工具的软件和硬件部分 | 第96-97页 |
| 5.3.4 应用实例：VPN隧道性能测试 | 第97-100页 |
| 5.4 本章小结 | 第100页 |
| 参考文献 | 第100-105页 |
| 第六章 基于软件工程的测试技术研究 | 第105-123页 |
| 6.1 自感知网络面临的挑战及应对 | 第105-106页 |
| 6.1.1 自感知网络面临的挑战 | 第105-106页 |
| 6.1.2 自感知网络的防御能力 | 第106页 |
| 6.2 软件工程中的测试活动及其面临挑战 | 第106-109页 |
| 6.2.1 瀑布模式中的测试活动 | 第106-109页 |
| 6.2.2 现有软件工程所面临挑战 | 第109页 |
| 6.3 基于SDL的软件工程研究 | 第109-121页 |
| 6.3.1 软件安全开发生命周期概述 | 第110-111页 |
| 6.3.1.1 SDL关键活动步骤 | 第111页 |
| 6.3.2 威胁建模及STRIDE设计方法 | 第111-114页 |
| 6.3.2.1 软件的安全设计原则 | 第111-112页 |
| 6.3.2.2 威胁类型分类 | 第112-113页 |
| 6.3.2.3 DFD数据流图 | 第113-114页 |
| 6.3.2.4 STRIDE威胁建模过程 | 第114页 |
| 6.3.3 STRIDE应用实验及分析 | 第114-119页 |
| 6.3.3.1 实验对象的网络框架 | 第114-115页 |
| 6.3.3.2 高层DFD分析 | 第115页 |
| 6.3.3.3 低层DFD分析及按照STRIDE确定系统威胁 | 第115-116页 |
| 6.3.3.4 ENODEB SPOOFING分析 | 第116-117页 |
| 6.3.3.5 USER DATA STRIDE分析 | 第117-118页 |
| 6.3.3.6 UE SPOOFING分析 | 第118-119页 |
| 6.3.4 基于STRIDE的测试技术 | 第119-121页 |
| 6.3.4.1 基于STRIDE进行的测试 | 第119-120页 |
| 6.3.4.2 根据STRIDE生成的测试用例 | 第120-121页 |
| 6.4 本章小结 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-123页 |
| 第七章 总结与展望 | 第123-126页 |
| 7.1 总结 | 第123-124页 |
| 7.2 展望 | 第124-126页 |
| 缩略词汇 | 第126-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文目录 | 第131页 |
