移动互联网业务识别机制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-9页 |
| ·课题来源、目的及意义 | 第7页 |
| ·移动互联网国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文主要内容及创新点 | 第8-9页 |
| 第2章 课题关键技术研究 | 第9-14页 |
| ·深度包检测技术 | 第9-11页 |
| ·深度包检测技术简介 | 第9页 |
| ·深度包检测技术的特点 | 第9-11页 |
| ·正则表达式技术 | 第11-12页 |
| ·正则表达式技术简介 | 第11页 |
| ·正则表达式技术的特点 | 第11-12页 |
| ·支持向量机技术 | 第12-14页 |
| ·支持向量机技术简介 | 第12页 |
| ·支持向量机技术的特点 | 第12-14页 |
| 第3章 典型传统业务识别方法及优化方法 | 第14-24页 |
| ·传统业务识别方法 | 第14-16页 |
| ·基于特征字的识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于应用层网关的识别方法 | 第15页 |
| ·基于行为模式的识别方法 | 第15-16页 |
| ·优化的业务识别方法 | 第16-24页 |
| ·基于流分析优化法 | 第16-20页 |
| ·基于正则表达式匹配法 | 第20-24页 |
| 第4章 典型业务分析及识别 | 第24-38页 |
| ·微信业务 | 第24-29页 |
| ·行为模式分析 | 第24-26页 |
| ·业务协议解析 | 第26-29页 |
| ·业务识别方案 | 第29页 |
| ·网易微博业务 | 第29-33页 |
| ·行为模式分析 | 第29-31页 |
| ·业务协议解析 | 第31-32页 |
| ·业务识别方案 | 第32-33页 |
| ·YY 语音业务 | 第33-35页 |
| ·行为模式分析 | 第33页 |
| ·业务协议解析 | 第33-35页 |
| ·业务识别方案 | 第35页 |
| ·移动 QQ 业务 | 第35-37页 |
| ·行为模式分析 | 第35页 |
| ·协议解析 | 第35-36页 |
| ·业务识别方案 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 业务识别实现及结果分析 | 第38-50页 |
| ·程序设计方案 | 第38-45页 |
| ·结果分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结 | 第50-52页 |
| ·全文总结 | 第50-51页 |
| ·未来展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 附录 2 正则表达式表元子符描述表 | 第56页 |
