网络流量监测与分析技术的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·课题研究背景 | 第6页 |
| ·P2P的技术变革 | 第6-8页 |
| ·流量检测技术 | 第8-10页 |
| ·课题研究内容及创新点 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 网络流量分析方法 | 第11-22页 |
| ·基于流量特征的检测方法 | 第11-17页 |
| ·现有的研究技术与成果 | 第11-12页 |
| ·检测问题描述 | 第12-13页 |
| ·检测方法与算法的论证 | 第13-15页 |
| ·检测数据包的代码实现 | 第15-17页 |
| ·基于节点行为的流量检测方法 | 第17-19页 |
| ·分析思路 | 第18页 |
| ·处理流程 | 第18页 |
| ·监测环境分析 | 第18-19页 |
| ·监测模型 | 第19页 |
| ·基于行为的主体流量监测方法 | 第19-22页 |
| ·监测难点 | 第19页 |
| ·流量占有率分析 | 第19-20页 |
| ·算法描述 | 第20-22页 |
| 第三章 基于机器学习的P2P流量分析和检测 | 第22-37页 |
| ·小流量识别 | 第22-27页 |
| ·Apriori算法介绍 | 第22-25页 |
| ·Apriori算法对流量识别的实现 | 第25-27页 |
| ·P2P流量识别 | 第27-37页 |
| ·识别和分析关键性流量 | 第27-29页 |
| ·隶属度函数分析 | 第29-30页 |
| ·评语集的产生 | 第30-31页 |
| ·FCD模糊识别方法识别网络游戏 | 第31-37页 |
| 第四章 基于日志系统的流量监控 | 第37-41页 |
| ·定义日志信息的格式 | 第37页 |
| ·记录P2P应用的日志信息 | 第37-39页 |
| ·得到P2P应用的饼状图 | 第39页 |
| ·分析得到具体P2P应用 | 第39-40页 |
| ·制定策略,实施部署 | 第40-41页 |
| 第五章 总结和展望 | 第41-42页 |
| ·本论文研究工作的总结 | 第41页 |
| ·研究工作的展望 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 作者简介 | 第46页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第46-47页 |
