| 图目录 | 第6-8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 深度检测技术相关研究 | 第22-36页 |
| 2.1 深度数据包检测技术 | 第22-31页 |
| 2.1.1 技术背景 | 第22-23页 |
| 2.1.2 技术原理 | 第23-25页 |
| 2.1.3 经典算法 | 第25-31页 |
| 2.2 深度数据流检测技术 | 第31-33页 |
| 2.2.1 技术背景 | 第31-32页 |
| 2.2.2 技术原理 | 第32-33页 |
| 2.3 基于深度检测技术的流量识别 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 高速网络业务管控体系结构 | 第36-42页 |
| 3.1 体系结构设计 | 第36-37页 |
| 3.2 体系结构分层模型 | 第37页 |
| 3.3 物理结构 | 第37-38页 |
| 3.4 逻辑结构 | 第38-39页 |
| 3.5 深度检测需求 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 线速深度数据包检测关键技术 | 第42-68页 |
| 4.1 内容级识别方案设计 | 第42-44页 |
| 4.1.1 DPI 识别需求 | 第42-43页 |
| 4.1.2 一种内容级多模式、多维度识别方案——CLM2IS 方案 | 第43-44页 |
| 4.1.3 小结 | 第44页 |
| 4.2 固定关键词匹配精确匹配技术 | 第44-51页 |
| 4.2.1 基于硬件加速的多模式匹配算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 一种基于硬件加速的固定关键词匹配算法——HAFMA 算法 | 第45-51页 |
| 4.2.3 小结 | 第51页 |
| 4.3 多维度的范围关键词匹配技术 | 第51-58页 |
| 4.3.1 范围比较算法 | 第51-52页 |
| 4.3.2 一种多维度范围关键词匹配算法——MDFMA 算法 | 第52-58页 |
| 4.3.3 小结 | 第58页 |
| 4.4 二级 TCAM 浮动关键词匹配技术 | 第58-65页 |
| 4.4.1 基于 TCAM 的多模式匹配算法 | 第58-59页 |
| 4.4.2 一种基于二级 TCAM 的浮动关键词匹配算法——T2FMA 算法 | 第59-65页 |
| 4.4.3 小结 | 第65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-68页 |
| 第五章 高速链路深度数据流检测关键技术 | 第68-100页 |
| 5.1 数据流特征信息存储关键技术 | 第68-74页 |
| 5.1.1 数据流特征信息的统计 | 第68-69页 |
| 5.1.2 一种基于分级结构的流信息存储方案——TSFIS 方案 | 第69-73页 |
| 5.1.3 小结 | 第73-74页 |
| 5.2 数据流特征提取关键技术 | 第74-82页 |
| 5.2.1 特征选择 | 第74-76页 |
| 5.2.2 一种基于信息度量的流特征选择算法——IMFCS 算法 | 第76-82页 |
| 5.2.3 小结 | 第82页 |
| 5.3 动态分组抽样关键技术 | 第82-90页 |
| 5.3.1 流量抽样方法 | 第83-84页 |
| 5.3.2 一种动态自适应流量平衡抽样算法——DAFBS 算法 | 第84-90页 |
| 5.3.3 小结 | 第90页 |
| 5.4 基于机器学习的业务识别关键技术 | 第90-98页 |
| 5.4.1 机器学习方法 | 第91-92页 |
| 5.4.2 一种基于半监督学习的流量识别算法——S2MLFI 算法 | 第92-97页 |
| 5.4.3 小结 | 第97-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 高速网络业务管控深度检测系统 | 第100-106页 |
| 6.1 系统功能 | 第100页 |
| 6.2 深度检测系统总体设计 | 第100-101页 |
| 6.3 深度包检测模块 | 第101-102页 |
| 6.4 深度流检测模块 | 第102-103页 |
| 6.5 本章小结 | 第103-106页 |
| 第七章 结束语 | 第106-108页 |
| 7.1 论文主要工作 | 第106页 |
| 7.2 论文创新点 | 第106-107页 |
| 7.3 下一步研究方向 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-114页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115页 |
