| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-19页 |
| 1.2 研究意义 | 第19-20页 |
| 1.3 评价指标 | 第20-21页 |
| 1.4 研究目标与内容 | 第21-24页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第24-26页 |
| 第二章 相关研究 | 第26-42页 |
| 2.1 加密流量精细化分类概述 | 第26-27页 |
| 2.2 加密流量识别粒度 | 第27-31页 |
| 2.2.1 加密与未加密流量识别 | 第27-28页 |
| 2.2.2 加密协议识别 | 第28-30页 |
| 2.2.3 服务识别 | 第30页 |
| 2.2.4 异常流量识别 | 第30-31页 |
| 2.2.5 内容参数识别 | 第31页 |
| 2.3 加密流量精细化分类技术相关研究 | 第31-35页 |
| 2.3.1 基于有效负载的识别方法 | 第31-32页 |
| 2.3.2 数据包负载随机性检测 | 第32页 |
| 2.3.3 基于机器学习的识别方法 | 第32-33页 |
| 2.3.4 基于行为的识别方法 | 第33-34页 |
| 2.3.5 基于数据包大小分布的识别方法 | 第34页 |
| 2.3.6 混合方法 | 第34页 |
| 2.3.7 加密流量识别方法综合对比 | 第34-35页 |
| 2.4 加密流量精细化分类的影响因素 | 第35-38页 |
| 2.4.1 隧道技术 | 第35-36页 |
| 2.4.2 代理技术 | 第36页 |
| 2.4.3 流量伪装技术 | 第36-37页 |
| 2.4.4 HTTP/2.0及QUIC协议 | 第37-38页 |
| 2.5 加密网络流特征变化相关研究 | 第38-39页 |
| 2.6 SSL/TLS加密应用分类相关研究 | 第39页 |
| 2.7 SSL/TLS加密视频QoE参数识别相关研究 | 第39-40页 |
| 2.8 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于选择性集成策略的加密网络流特征选择方法 | 第42-54页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 基于选择性集成的嵌入式特征选择方法 | 第42-46页 |
| 3.2.1 选择器集成策略 | 第43-44页 |
| 3.2.2 启发式搜索方法 | 第44-45页 |
| 3.2.3 FSEN算法流程伪代码 | 第45-46页 |
| 3.3 稳定性评估 | 第46-47页 |
| 3.4 实验分析 | 第47-52页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第47页 |
| 3.4.2 性能评估 | 第47-50页 |
| 3.4.3 分类效率 | 第50-51页 |
| 3.4.4 特征离散化 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于加权集成学习的加密流量分类方法 | 第54-68页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 网络流特征变化 | 第54-55页 |
| 4.3 基于加权集成学习的自适应分类方法 | 第55-59页 |
| 4.3.1 网络流变化检测方法 | 第56-57页 |
| 4.3.2 网络流变化检测窗口 | 第57-58页 |
| 4.3.3 网络流变化检测算法 | 第58页 |
| 4.3.4 增量集成学习策略 | 第58-59页 |
| 4.3.5 ACED算法流程伪代码 | 第59页 |
| 4.4 实验分析 | 第59-66页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第59-61页 |
| 4.4.2 熵检测结果 | 第61-63页 |
| 4.4.3 性能评估 | 第63-66页 |
| 4.4.4 分类效率 | 第66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 基于Markov链和集成学习的SSL/TLS加密应用分类 | 第68-80页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 SSL/TLS协议交互特征 | 第68-70页 |
| 5.3 SSL/TLS加密应用分类方法 | 第70-74页 |
| 5.3.1 SSL/TLS加密应用分类系统 | 第71页 |
| 5.3.2 基于Markov链和集成学习的SSL/TLS应用分类 | 第71-73页 |
| 5.3.3 WENC算法流程伪代码 | 第73-74页 |
| 5.4 实验分析 | 第74-78页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第74-76页 |
| 5.4.2 性能评估 | 第76-78页 |
| 5.4.3 分类效率 | 第78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 SSL/TLS加密视频流量QoE参数识别方法 | 第80-96页 |
| 6.1 引言 | 第80页 |
| 6.2 自适应码流及QoE评估模型 | 第80-82页 |
| 6.2.1 自适应码流传输模式 | 第80-81页 |
| 6.2.2 视频QoE评估模型 | 第81-82页 |
| 6.3 基于视频块特征的视频QoE参数识别 | 第82-87页 |
| 6.3.1 视频QoE参数识别系统 | 第82-83页 |
| 6.3.2 SSL/TLS加密视频流量识别 | 第83页 |
| 6.3.3 视频传输模式识别 | 第83-84页 |
| 6.3.4 视频QoE参数识别 | 第84-87页 |
| 6.4 实验分析 | 第87-95页 |
| 6.4.1 实验环境 | 第87-89页 |
| 6.4.2 性能评估 | 第89-95页 |
| 6.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第七章 总结与展望 | 第96-100页 |
| 7.1 总结 | 第96-97页 |
| 7.2 展望 | 第97-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-112页 |
| 作者简介 | 第112-113页 |
| 攻读博士期间已完成论文情况 | 第113-114页 |
| 攻读博士期间参与的科研项目 | 第114页 |
