| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-20页 |
| 1.3.1 基于端口号匹配的方法 | 第12页 |
| 1.3.2 基于用户行为模式的方法 | 第12-13页 |
| 1.3.3 基于报文载荷的方法 | 第13-16页 |
| 1.3.4 基于流统计特征的方法 | 第16-20页 |
| 1.3.5 小结 | 第20页 |
| 1.4 关键问题及解决思路 | 第20-21页 |
| 1.4.1 基于报文载荷方法中未明协议特征字符串的提取 | 第20-21页 |
| 1.4.2 基于流统计特征方法中的类不均衡问题 | 第21页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第21-22页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第22-23页 |
| 第二章 基于模式增长的未明协议特征字符串提取方法研究 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 系统建模与算法分析 | 第24-30页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 模型假设与相关定义 | 第25页 |
| 2.2.3 基于PrefixSpan算法的频繁字符串提取方法分析及改进思路 | 第25-26页 |
| 2.2.4 改进的PrefixSpan算法 | 第26-30页 |
| 2.3 仿真与结果分析 | 第30-34页 |
| 2.3.1 实验原理 | 第30页 |
| 2.3.2 数据来源 | 第30-31页 |
| 2.3.3 评价指标 | 第31页 |
| 2.3.4 结果分析 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-37页 |
| 第三章 基于核函数模型的稀有类样本上采样方法研究 | 第37-49页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 分类器系统模型及其上采样方法 | 第38-42页 |
| 3.2.1 问题分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 基于Cluster-Map方法的分类器系统模型 | 第39-40页 |
| 3.2.3 数据预处理 | 第40页 |
| 3.2.4 使用核函数模型对小类样本的上采样 | 第40-41页 |
| 3.2.5 上采样法与下采样法的结合 | 第41页 |
| 3.2.6 分类器的训练与待分类样本的分类 | 第41-42页 |
| 3.3 仿真与结果分析 | 第42-46页 |
| 3.3.1 实验数据来源 | 第42-43页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第43页 |
| 3.3.3 仿真结果分析 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-49页 |
| 第四章 网络流量离线分类系统设计与实现 | 第49-57页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第49页 |
| 4.3 模块设计与实现 | 第49-54页 |
| 4.3.1 数据采集与载入 | 第49-50页 |
| 4.3.2 数据预处理 | 第50-53页 |
| 4.3.3 分类器的训练 | 第53-54页 |
| 4.4 系统测试 | 第54-55页 |
| 4.4.1 实验数据准备 | 第54-55页 |
| 4.4.2 测试结果 | 第55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-59页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |
| 作者简历 | 第67页 |
