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基于传输层的P2P流量识别研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·背景介绍第7-8页
   ·研究现状第8-9页
   ·本文研究工作第9-11页
第二章 P2P技术综述第11-21页
   ·P2P网络的定义第11-12页
   ·P2P网络结构第12-15页
     ·集中式P2P网络第12-13页
     ·完全分布式非结构化P2P网络第13-14页
     ·完全分布式结构化P2P网络第14-15页
     ·混合式P2P网络第15页
   ·P2P网络和传统网络的对比第15-17页
   ·P2P技术的特点第17-18页
   ·P2P流量特征及危害第18-19页
   ·本章小结第19-21页
第三章 基于连接模式P2P流量识别的介绍第21-31页
   ·PTP方法介绍第21-24页
     ·启发机制第21-23页
     ·过滤机制第23-24页
   ·BLINC方法介绍第24-29页
     ·社会级连接特征第24-25页
     ·功能级连接特征第25-26页
     ·应用级连接特征第26-27页
     ·BLINC方法启发式规则集第27-29页
   ·现有识别方法的适用性分析第29页
   ·本章小结第29-31页
第四章 基于连接模式P2P流量识别的设计与实现第31-41页
   ·基于连接模式方法的概述第31页
   ·算法描述第31-35页
     ·形式化描述第31-33页
     ·算法流程第33-35页
   ·实验设计第35-36页
     ·实验环境第35页
     ·数据源第35-36页
     ·实验方法和步骤第36页
   ·实验性能分析第36-39页
     ·漏判性能分析第36-38页
     ·误判性能分析第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第五章 流量识别中数据挖掘算法的研究与实现第41-51页
   ·数据挖掘简介第41-42页
   ·数据挖掘技术在P2P流量识别中介绍第42-43页
   ·聚类算法介绍第43-45页
     ·K-means算法第43-44页
     ·DBSCAN算法第44页
     ·EM算法第44-45页
   ·K-mesns算法并行化分析第45-47页
     ·OpenMP技术介绍第45-46页
     ·并行K-means算法第46-47页
   ·实验设计第47-48页
     ·实验环境第47-48页
     ·数据选择第48页
     ·实验描述第48页
   ·实验性能分析第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第六章 总结与展望第51-53页
致谢第53-55页
参考文献第55-57页

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