P2P数据流监管技术研究与系统实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 P2P 技术综述 | 第14-20页 |
| ·P2P 技术原理 | 第14-19页 |
| ·P2P 定义 | 第14-15页 |
| ·P2P 网络模型的发展 | 第15-17页 |
| ·P2P 网络的特点 | 第17页 |
| ·P2P 的主要应用 | 第17-19页 |
| ·P2P 流量监管的技术难点 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 常用检测技术分析与实现 | 第20-35页 |
| ·基于端口的P2P 识别方法 | 第20-21页 |
| ·基于流量统计特征的识别方法 | 第21-22页 |
| ·基于行为特征的识别方法 | 第22-25页 |
| ·基于深层数据包扫描识别方法 | 第25-26页 |
| ·传输层多重特征检测模型 | 第26-30页 |
| ·连接特点分析模块 | 第28-29页 |
| ·流量特点分析模块 | 第29-30页 |
| ·实验结果分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于SVM 的P2P 分类模式挖掘 | 第35-49页 |
| ·分类模式挖掘 | 第35-36页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第36-37页 |
| ·最优分类面 | 第37-39页 |
| ·常见核函数 | 第39-40页 |
| ·多分类方法 | 第40-41页 |
| ·基于SVM 的P2P 应用识别模型 | 第41-47页 |
| ·特征向量的选择 | 第42-44页 |
| ·流量特征分析 | 第44-45页 |
| ·核函数选择 | 第45-46页 |
| ·多分类实现方法选择 | 第46-47页 |
| ·实验分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 P2P 流量监管系统的设计与实现 | 第49-70页 |
| ·系统功能介绍 | 第49页 |
| ·系统模块设计 | 第49-54页 |
| ·流量管理模块 | 第50-51页 |
| ·P2P 流量识别模块 | 第51页 |
| ·控制模块 | 第51-54页 |
| ·系统管理功能实现 | 第54-58页 |
| ·总体流程 | 第54-56页 |
| ·阀值的选择与设置 | 第56-57页 |
| ·流量管理的策略 | 第57-58页 |
| ·P2P 检测功能实现 | 第58-69页 |
| ·流量采集模块 | 第58-62页 |
| ·数据预处理模块设计与实现 | 第62-67页 |
| ·P2P 流量检测模块 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结 | 第70-72页 |
| ·论文成果 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
