即时通讯应用的流量识别技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 网络流量的识别技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 即时通讯应用的流量识别技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第12-13页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第15-20页 |
| 2.1 即时通信应用的通讯原理概述 | 第15-16页 |
| 2.2 即时通信应用流量识别方法概述 | 第16-19页 |
| 2.2.1 流量识别的传统方法 | 第17页 |
| 2.2.2 基于流量特征的识别方法 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于层次化序列特征的流量识别技术研究 | 第20-34页 |
| 3.1 序列化特征模型 | 第20-23页 |
| 3.1.1 网络流量层次化的序列化特征 | 第20-21页 |
| 3.1.2 网络流量的流序列化特征 | 第21-22页 |
| 3.1.3 网络流量的包序列化特征 | 第22-23页 |
| 3.2 算法的关联规则挖掘 | 第23页 |
| 3.3 层次化聚类的方法 | 第23-27页 |
| 3.3.1 分裂式的层次化聚类 | 第24-26页 |
| 3.3.2 聚类的终止条件 | 第26-27页 |
| 3.4 即时通信应用的层次化序列特征 | 第27-33页 |
| 3.4.1 QQ流量的序列化特征 | 第27-32页 |
| 3.4.2 Skype流量的序列化特征 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 即使通信应用的流量识别系统的研究与设计 | 第34-44页 |
| 4.1 预处理部分 | 第35-37页 |
| 4.1.1 流量的提取 | 第35页 |
| 4.1.2 流量的存储 | 第35-36页 |
| 4.1.3 基于流量方向和传输层协议的分类 | 第36-37页 |
| 4.2 原始特征的提取 | 第37-42页 |
| 4.2.1 层次聚类算法支持度计算优化 | 第37-40页 |
| 4.2.2 阀值的设计 | 第40-42页 |
| 4.2.3 阀值的动态化 | 第42页 |
| 4.3 特征后期处理 | 第42-43页 |
| 4.3.4 特征过滤 | 第42-43页 |
| 4.3.5 特征筛选 | 第43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验及效果评估 | 第44-51页 |
| 5.1 自动提取特征与传统特征对比 | 第44-47页 |
| 5.2 使用离线数据集进行测试 | 第47-48页 |
| 5.3 使用真实网络环境进行测试 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
