基于服务角色的P2P节点识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-31页 |
| ·研究背景 | 第12-15页 |
| ·国内外研究概况 | 第15-27页 |
| ·主要创新与研究内容 | 第27-29页 |
| ·论文的组织结构 | 第29-31页 |
| 2 P2P节点行为表现与建模方法 | 第31-51页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·相关定义 | 第31-35页 |
| ·P2P节点行为分析 | 第35-38页 |
| ·P2P应用数据的采集方法 | 第38-39页 |
| ·连接构建及更新算法 | 第39-43页 |
| ·P2P应用的建模方法 | 第43-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 大流量环境下的数据采样方法 | 第51-64页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于时间的采样方法 | 第51-55页 |
| ·基于空间的采样方法 | 第55-58页 |
| ·P2P节点状态变化分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 4 P2P节点服务角色特征识别方法 | 第64-91页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·服务角色节点识别算法 | 第64-68页 |
| ·P2P节点服务角色特征的选取与分析 | 第68-75页 |
| ·基于时间序列检验的P2P节点识别算法 | 第75-80页 |
| ·P2P节点服务端口判定算法 | 第80-84页 |
| ·实验结果与分析 | 第84-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 5 多支持向量机识别方法 | 第91-108页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·多支持向量机识别算法 | 第91-93页 |
| ·P2P连接的多支持向量机识别方法 | 第93-101页 |
| ·基于应用特征集的P2P连接分类方法 | 第101-104页 |
| ·实验结果与分析 | 第104-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 6 P2P应用特征码自动提取方法 | 第108-120页 |
| ·引言 | 第108页 |
| ·基于滑动窗口的特征码自动提取算法 | 第108-115页 |
| ·实验结果与分析 | 第115-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 7 P2P识别及特征码自动提取系统原型设计 | 第120-130页 |
| ·引言 | 第120页 |
| ·系统结构 | 第120-123页 |
| ·关键模块设计 | 第123-127页 |
| ·系统运行情况 | 第127-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 8 总结与展望 | 第130-133页 |
| ·全文总结 | 第130-132页 |
| ·工作展望 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-142页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第142-143页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第143-144页 |
| 附录3 发明专利 | 第144页 |
