基于流特征的P2P流量检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·本论文的研究背景及课题来源 | 第9-11页 |
| ·论文研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·研究内容及目标 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究目标 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 P2P流量检测技术综述 | 第13-18页 |
| ·基于端口的检测技术 | 第13-14页 |
| ·深度数据包检测技术(DPI) | 第14-15页 |
| ·基于流量特征的检测技术 | 第15-18页 |
| ·上下行流量比分析技术 | 第15-16页 |
| ·节点角色分析技术 | 第16页 |
| ·地址端口对分析技术 | 第16-17页 |
| ·协议对分析技术 | 第17页 |
| ·网络直径分析技术 | 第17-18页 |
| 第3章 基于流特征的P2P流量检测控制模型设计 | 第18-36页 |
| ·基于流特征的P2P流量检测控制模型体系结构 | 第18-19页 |
| ·模型模块设计 | 第19-20页 |
| ·各模块详细设计 | 第20-36页 |
| ·流量采集模块设计 | 第20-22页 |
| ·特征提取模块设计 | 第22-32页 |
| ·流量识别模块设计 | 第32-34页 |
| ·支持向量机原理 | 第32-33页 |
| ·LIBSVM | 第33-34页 |
| ·流量识别模块 | 第34页 |
| ·流量统计显示模块设计 | 第34-35页 |
| ·流量控制模块设计 | 第35-36页 |
| 第4章 SVM训练过程的改进与实验结果分析 | 第36-47页 |
| ·训练数据样本的选取 | 第36-37页 |
| ·SVM训练步骤及核函数的选择 | 第37-39页 |
| ·SVM训练与预测步骤 | 第37页 |
| ·核函数及其参数的选择 | 第37-39页 |
| ·核函数选择 | 第37-38页 |
| ·核函数参数确定 | 第38-39页 |
| ·实验及结果分析 | 第39-42页 |
| ·检测判断标准 | 第39页 |
| ·实验环境 | 第39页 |
| ·实验数据获取 | 第39-42页 |
| ·实验识别结果分析 | 第42-45页 |
| ·流量控制性能分析 | 第45-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 附录:本人硕士研究生期间发表的论文 | 第52页 |
