| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-18页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第13-16页 |
| ·我国互联网应用发展现状 | 第13-14页 |
| ·数据流分类技术发展前景 | 第14-15页 |
| ·实时数据流分类问题的描述及技术背景 | 第15-16页 |
| ·论文的主要工作和贡献 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 实时数据流分类技术研究综述 | 第18-26页 |
| ·相关术语说明 | 第18页 |
| ·实时数据流分类技术特点 | 第18-19页 |
| ·数据流分类方法讨论 | 第19-25页 |
| ·以知名端口号为划分依据的数据流分类算法 | 第19-20页 |
| ·协议特征字匹配 | 第20-21页 |
| ·基于统计属性的数据流分类 | 第21-25页 |
| ·数据流分类算法效果总结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于端口号、统计特征和协议特征字的实时数据流分类算法设计 | 第26-42页 |
| ·实时数据流分类之端口识别模块 | 第26-28页 |
| ·端口号的使用规定 | 第26-27页 |
| ·端口号的识别 | 第27-28页 |
| ·端口匹配算法的实现 | 第28页 |
| ·实时数据流分类之统计特征分类模块 | 第28-39页 |
| ·特征选择的一般过程 | 第29-30页 |
| ·流统计特征的筛选 | 第30-36页 |
| ·流统计特征的改造 | 第36-39页 |
| ·协议特征字匹配模块 | 第39-40页 |
| ·协议特征字的选择 | 第39-40页 |
| ·短小的协议特征字 | 第40页 |
| ·分类方法串行结合识别应用层协议 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 算法分类效果讨论 | 第42-54页 |
| ·数据集介绍 | 第42-43页 |
| ·数据集预处理 | 第43-45页 |
| ·试验方案设计 | 第45-53页 |
| ·分类算法评价标准 | 第45页 |
| ·数据流特征筛选算法效果鉴定 | 第45-49页 |
| ·基于端口号、统计特征和协议特征字匹配的实时数据流分类算 法效果验证 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结 | 第54-56页 |
| ·本文工作总结 | 第54页 |
| ·后续工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录1 端口识别模块使用知名端口号说明 | 第60-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第68页 |