| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3 研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 问题的提出 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要贡献 | 第18-20页 |
| 1.6 本文组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 多域报文分类算法研究分析 | 第21-33页 |
| 2.1 报文分类的基本概念 | 第21-23页 |
| 2.1.1 相关定义 | 第21页 |
| 2.1.2 数学模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 算法性能评价指标 | 第22-23页 |
| 2.2 传统报文分类算法介绍 | 第23-26页 |
| 2.3 基于决策树的报文分类算法分析 | 第26-32页 |
| 2.3.1 HiCuts 算法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 HyperCuts 算法 | 第28-30页 |
| 2.3.3 HyperSplit 算法 | 第30-31页 |
| 2.3.4 三种经典算法的问题分析和改进方向 | 第31-32页 |
| 2.4 本章总结 | 第32-33页 |
| 第三章 面向复杂规则集的多域报文分类算法 | 第33-43页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 相关工作 | 第33-34页 |
| 3.3 算法实现 | 第34-39页 |
| 3.3.1 相关定义和理论依据 | 第34-35页 |
| 3.3.2 选取切分点和切分维度的启发式方法 | 第35-37页 |
| 3.3.3 消除冗余的优化算法 | 第37-38页 |
| 3.3.4 决策树构建 | 第38页 |
| 3.3.5 规则查找 | 第38-39页 |
| 3.4 算法复杂性分析 | 第39-40页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 面向大容量规则集的多决策树报文分类算法 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 相关工作 | 第43-44页 |
| 4.3 规则集划分算法 | 第44-48页 |
| 4.3.1 相关定义 | 第45-46页 |
| 4.3.2 划分维度的选取 | 第46页 |
| 4.3.3 最大独立规则集的提取 | 第46-47页 |
| 4.3.4 规则集划分算法描述 | 第47-48页 |
| 4.4 基于多决策树的报文分类算法 | 第48-51页 |
| 4.4.1 决策树构建 | 第48-50页 |
| 4.4.2 规则查找 | 第50页 |
| 4.4.3 规则更新 | 第50-51页 |
| 4.5 算法复杂性分析 | 第51-52页 |
| 4.6 算法性能仿真 | 第52-55页 |
| 4.6.1 两种规则集划分维度选取算法的性能对比 | 第52-53页 |
| 4.6.2 RSP-MD 算法与 EffiCut 算法的性能比较 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 多域报文分类系统引擎的实现方案 | 第57-65页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 已有方案分析 | 第57-59页 |
| 5.3 基于 FPGA 的报文分类系统引擎实现方案 | 第59-64页 |
| 5.3.1 流水线映射算法 | 第59-62页 |
| 5.3.2 多流水线架构的实现方案 | 第62页 |
| 5.3.3 规则查找和增量更新 | 第62-63页 |
| 5.3.4 多引擎报文分类系统的性能分析 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结束语 | 第65-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简历 | 第73页 |