| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·相关研究现状 | 第13-15页 |
| ·相关研究 | 第13页 |
| ·相关产品 | 第13-14页 |
| ·研究现状总结 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容 | 第15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 P2P流媒体流量识别的研究基础 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·P2P流量识别技术综述 | 第17-23页 |
| ·基于应用层签名的识别方法 | 第17-18页 |
| ·基于流量特征的识别方法 | 第18-20页 |
| ·基于双重特征的识别方法 | 第20-21页 |
| ·基于统计行为特征的识别方法 | 第21-22页 |
| ·P2P流量识别技术的比较 | 第22-23页 |
| ·P2P文件共享应用的应用层签名特征综述 | 第23-26页 |
| ·BitTorrent 协议的应用层签名特征 | 第24页 |
| ·Gnutella协议的应用层签名特征 | 第24-25页 |
| ·FastTrack/Kazaa协议的应用层签名特征 | 第25页 |
| ·eDonkey /eMule协议的应用层签名特征 | 第25页 |
| ·DirectConnect协议的应用层签名特征 | 第25-26页 |
| ·P2P文件共享应用的应用层签名特征的总结 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于应用层签名的P2P流媒体流量识别 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于应用层签名的P2P流媒体流量识别 | 第27-32页 |
| ·P2P流媒体的数据分发机制 | 第27-28页 |
| ·P2P流媒体应用层签名特征的提取方法 | 第28-31页 |
| ·P2P流媒体的应用层签名特征 | 第31-32页 |
| ·识别流程 | 第32-33页 |
| ·实验与分析 | 第33-35页 |
| ·实验数据和过程 | 第33-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于BP神经网络的P2P流媒体流量识别 | 第36-54页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·BP神经网络 | 第36-39页 |
| ·基于BP神经网络的P2P流媒体流量识别 | 第39-41页 |
| ·识别流程 | 第41-42页 |
| ·两类分类流量识别实验与分析 | 第42-51页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·实验过程 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-51页 |
| ·多类分类流量识别实验与分析 | 第51-53页 |
| ·实验数据和过程 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 P2P流媒体流量识别系统设计 | 第54-58页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·系统结构设计 | 第54-55页 |
| ·系统模块设计 | 第55-56页 |
| ·系统运行流程 | 第56页 |
| ·系统部署 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·论文的总结 | 第58页 |
| ·论文的研究成果 | 第58-59页 |
| ·未来工作的展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第65页 |