| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究的目标与工作 | 第11页 |
| 1.4 本文组织 | 第11-12页 |
| 第二章 基于流量分析的网络故障诊断方案 | 第12-15页 |
| 2.1 诊断方案主要思路 | 第12-13页 |
| 2.2 诊断方案关键步骤 | 第13-14页 |
| 2.3 本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 用户登录流量分析技术 | 第15-37页 |
| 3.1 网络流量捕获 | 第15-21页 |
| 3.1.1 基于流的网络流量捕获技术 | 第16-17页 |
| 3.1.2 基于抓包的网络流量捕获技术 | 第17-21页 |
| 3.2 网络流量分类 | 第21-24页 |
| 3.3 用户登录认证过程及其流量分析 | 第24-30页 |
| 3.3.1 PPPoE认证技术工作原理 | 第24-26页 |
| 3.3.2 IEEE802.1x认证技术工作原理 | 第26-28页 |
| 3.3.3 Web+Portal认证技术工作原理 | 第28-29页 |
| 3.3.4 用户登录故障的识别 | 第29-30页 |
| 3.4 网络流跟踪技术 | 第30-36页 |
| 3.4.1 传统哈希表网络流跟踪算法 | 第30-31页 |
| 3.4.2 一种EHT会话跟踪算法 | 第31-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的故障诊断技术研究 | 第37-55页 |
| 4.1 贝叶斯网络理论 | 第37-43页 |
| 4.1.1 贝叶斯网络理论基础 | 第37-38页 |
| 4.1.2 贝叶斯网络与概率推理 | 第38-41页 |
| 4.1.3 诊断贝叶斯网络 | 第41-43页 |
| 4.2 诊断贝叶斯网络的建立 | 第43-47页 |
| 4.2.1 条件概率估计 | 第43-45页 |
| 4.2.2 样本学习条件概率表 | 第45-47页 |
| 4.3 诊断贝叶斯网络的表达方法 | 第47-54页 |
| 4.3.1 面向对象的表达方法 | 第47-49页 |
| 4.3.2 面向对象的贝叶斯网络类定义 | 第49-52页 |
| 4.3.3 面向对象的贝叶斯网络类在数据库中的存取 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 故障诊断系统的设计与实现 | 第55-72页 |
| 5.1 整体设计 | 第55页 |
| 5.2 系统模块划分 | 第55-59页 |
| 5.2.1 数据包捕获模块 | 第55-57页 |
| 5.2.2 会话跟踪模块 | 第57-58页 |
| 5.2.3 故障检测模块 | 第58页 |
| 5.2.4 故障定位模块 | 第58-59页 |
| 5.3 详细设计与实现 | 第59-67页 |
| 5.3.1 用户登录过程的流量解析 | 第59-62页 |
| 5.3.2 用户登录故障定位设计 | 第62-67页 |
| 5.4 系统测试 | 第67-70页 |
| 5.5 与其他方案的比较 | 第70-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |