| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·网络流量测量的必要性 | 第10-12页 |
| ·超点的相关定义 | 第12-14页 |
| ·互联网流的定义 | 第12-13页 |
| ·超点的定义 | 第13-14页 |
| ·超点的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 网络测量相关技术 | 第18-28页 |
| ·网络测量方法 | 第18-19页 |
| ·哈希算法 | 第19-20页 |
| ·Bloom Filter的介绍 | 第20-25页 |
| ·Bloom Filter算法简介 | 第20-23页 |
| ·Bloom Filter的误差分析及最优哈希函数个数 | 第23-24页 |
| ·Bloom Filter的扩展 | 第24-25页 |
| ·抽样技术 | 第25-27页 |
| ·基于报文的抽样 | 第25-27页 |
| ·基于流的抽样 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 超点检测算法的相关研究 | 第28-42页 |
| ·基于流抽样的超点检测技术 | 第28-31页 |
| ·基于哈希流抽样算法 | 第28-30页 |
| ·基于Bloom Filter数据结构的流抽样算法 | 第30-31页 |
| ·抽样和数据流相结合的超点检测算法 | 第31-35页 |
| ·流抽样和Bitmap结构相结合的算法 | 第31-33页 |
| ·比特矩阵结构和报文抽样方式相结合的算法 | 第33-35页 |
| ·双过滤器检测端口扫描算法 | 第35-37页 |
| ·自适应抽样算法 | 第37-41页 |
| ·基于Bloom Filter的参数化的流抽样算法 | 第37-41页 |
| ·自适应地调整抽样参数的超点检测算法 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 利用Bloom Filter检测超点 | 第42-58页 |
| ·算法介绍 | 第42-48页 |
| ·算法整体设计 | 第42-43页 |
| ·可逆Bloom Filter的构造 | 第43-45页 |
| ·算法的实施 | 第45-48页 |
| ·算法分析 | 第48-50页 |
| ·算法的内存空间消耗 | 第48-49页 |
| ·算法适应的链路速度 | 第49页 |
| ·准确性评价 | 第49-50页 |
| ·实验说明 | 第50-54页 |
| ·实验数据 | 第50-51页 |
| ·测量测度 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-54页 |
| ·算法的改进加入抽样技术 | 第54-57页 |
| ·改进算法的整体设计 | 第54页 |
| ·抽样分析 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·本章总结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文的创新点 | 第58页 |
| ·论文完成的主要工作 | 第58-59页 |
| ·工作的展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
