| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 论文内容及结构 | 第9-11页 |
| 第二章 常用网络流量特征及流量分类方法 | 第11-14页 |
| 2.1 流量特征的分类 | 第11页 |
| 2.2 常用流量分类方法 | 第11-14页 |
| 2.2.1 基于应用层签名的识别分类方法 | 第12页 |
| 2.2.2 基于流量特征的识别分类方法 | 第12-13页 |
| 2.2.3 基于流属性统计特征的识别分类方法 | 第13-14页 |
| 第三章 P2PStream的流属性统计特征分析 | 第14-29页 |
| 3.1 开发系统介绍 | 第14-20页 |
| 3.1.1 系统整体架构 | 第14-15页 |
| 3.1.2 回放统计模块 | 第15-16页 |
| 3.1.3 报文长度分布统计子模块 | 第16-18页 |
| 3.1.4 报文到达间隔分布统计子模块 | 第18-20页 |
| 3.2 ADSL和CDMA数据描述 | 第20-21页 |
| 3.3 P2PStream的报文长度分布分析 | 第21-25页 |
| 3.3.1 ADSL网络下的报文长度分布 | 第21-23页 |
| 3.3.2 CDMA网络下的报文长度分布 | 第23-25页 |
| 3.3.3 ADSL、CDMA网络下的报文长度分布比较 | 第25页 |
| 3.4 P2PStream的报文到达间隔分布分析 | 第25-29页 |
| 3.4.1 ADSL网络下的报文到达间隔分布 | 第26-27页 |
| 3.4.2 CDMA网络下的报文到达间隔分布 | 第27-28页 |
| 3.4.3 ADSL、CDMA网络下的报文到达间隔分布比较 | 第28-29页 |
| 第四章 特征选择技术 | 第29-39页 |
| 4.1 特征选择技术概述 | 第29-32页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第29-30页 |
| 4.1.2 搜索的起点和方向 | 第30页 |
| 4.1.3 搜索策略 | 第30-31页 |
| 4.1.4 评价函数 | 第31-32页 |
| 4.1.5 收敛准则 | 第32页 |
| 4.2 启发式搜索策略 | 第32-33页 |
| 4.2.1 Greedy Climb | 第32-33页 |
| 4.2.2 Best First | 第33页 |
| 4.3 基于相关性的特征选择方法 | 第33-35页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第33-34页 |
| 4.3.2 特征相关性计算 | 第34-35页 |
| 4.4 基于一致性的特征选择方法 | 第35-36页 |
| 4.5 C4.5决策树 | 第36-37页 |
| 4.6 分类器评价标准 | 第37-39页 |
| 第五章 基于特征选择方法的流量分类实验 | 第39-60页 |
| 5.1 数据集描述 | 第39-41页 |
| 5.1.1 数据的采集 | 第39-41页 |
| 5.1.2 数据的采样 | 第41页 |
| 5.2 实验中用到的流属性统计特征 | 第41-44页 |
| 5.2.1 长度属性特征 | 第41-42页 |
| 5.2.2 时间属性特征 | 第42页 |
| 5.2.3 数量属性特征 | 第42-43页 |
| 5.2.4 社会属性特征 | 第43-44页 |
| 5.3 CDMA数据的分类 | 第44-52页 |
| 5.3.1 数据预处理 | 第44页 |
| 5.3.2 实验过程与分析 | 第44-52页 |
| 5.3.3 实验结论 | 第52页 |
| 5.4 ADSL数据的分类 | 第52-60页 |
| 5.4.1 数据预处理 | 第52-53页 |
| 5.4.2 实验过程与分析 | 第53-58页 |
| 5.4.3 实验结论 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |