| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第11-13页 |
| 附表索引 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 挑战和目标 | 第16-17页 |
| 1.3.1 深度包检测的挑战 | 第16-17页 |
| 1.3.2 深度包检测设计的目标 | 第17页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 深度包检测相关研究综述 | 第19-35页 |
| 2.1 深度包检测技术简介 | 第19-22页 |
| 2.1.1 深度包检测的概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 深度包检测的主要识别技术 | 第20-21页 |
| 2.1.3 深度包检测技术应用 | 第21-22页 |
| 2.2 特征字符串模式匹配算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 单模式匹配的 Boyer-Moore 算法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 多模式匹配的 Aho-Corasick 算法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 算法性能比较 | 第27页 |
| 2.3 哈希表 | 第27-29页 |
| 2.3.1 哈希表的基本概念与特性 | 第27-28页 |
| 2.3.2 哈希表的冲突解决策略 | 第28-29页 |
| 2.4 布鲁姆过滤器 | 第29-33页 |
| 2.4.1 标准布鲁姆过滤器 | 第30-32页 |
| 2.4.2 计数式布鲁姆过滤器 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于并行 Bloom 过滤器组的深度包检测算法 | 第35-43页 |
| 3.1 基本模型的提出 | 第35-36页 |
| 3.2 算法设计 | 第36-39页 |
| 3.2.1 并行 Bloom 过滤器组算法 | 第36-37页 |
| 3.2.2 哈希函数的构造 | 第37-38页 |
| 3.2.3 计数式 Bloom 过滤器参数的设置 | 第38页 |
| 3.2.4 算法性能分析 | 第38-39页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 3.3.1 实验环境和参数设置 | 第39-40页 |
| 3.3.3 匹配吞吐量 | 第40-41页 |
| 3.3.4 存储空间 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 多步长的快速深度包检测算法 | 第43-52页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 基本模型的提出 | 第44-45页 |
| 4.3 算法设计 | 第45-48页 |
| 4.3.1 多步长并行 Bloom 过滤器组算法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 分析器的设计 | 第46-48页 |
| 4.3.3 算法性能分析 | 第48页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 4.4.1 实验环境和参数设置 | 第48-50页 |
| 4.4.2 匹配吞吐量 | 第50-51页 |
| 4.4.3 存储空间 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于并行 Bloom 过滤器组算法的 Snort 原型系统 | 第52-64页 |
| 5.1 入侵检测系统 Snort | 第52-56页 |
| 5.1.1 Snort 系统概述 | 第52-53页 |
| 5.1.2 Snort 总体流程 | 第53-54页 |
| 5.1.3 Snort 体系结构 | 第54-56页 |
| 5.2 基于并行 Bloom 过滤器组算法的 Snort 原型构建 | 第56-61页 |
| 5.2.1 Snort 模式匹配算法原理 | 第56-58页 |
| 5.2.2 Snort 模式匹配算法源码分析 | 第58-60页 |
| 5.2.3 基于并行 Bloom 过滤器组算法的植入 | 第60-61页 |
| 5.3 系统工作环境 | 第61-62页 |
| 5.3.1 系统硬件环境 | 第61-62页 |
| 5.3.2 系统软件环境 | 第62页 |
| 5.4 运行实例 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 附录 B 攻读学位期间参与的主要项目 | 第73页 |
