| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 背景知识综述 | 第12-25页 |
| 2.1 网络流简介 | 第12-13页 |
| 2.1.1 流的概念 | 第12页 |
| 2.1.2 流的重尾分布特性 | 第12-13页 |
| 2.1.3 针对网络流研究的必要性 | 第13页 |
| 2.2 网络测量技术分类 | 第13-15页 |
| 2.3 网络大流识别技术 | 第15-16页 |
| 2.3.1 大流识别面临的问题 | 第15页 |
| 2.3.2 大流定义方法 | 第15页 |
| 2.3.3 大流识别方法 | 第15-16页 |
| 2.4 哈希技术研究 | 第16-22页 |
| 2.4.1 哈希原理 | 第16-18页 |
| 2.4.2 Bloom Filter研究 | 第18-20页 |
| 2.4.3 基于Bloom Filter的升级算法 | 第20-22页 |
| 2.5 LRU技术研究 | 第22-23页 |
| 2.5.1 LRU原理 | 第22-23页 |
| 2.5.2 LRU算法在网络大流识别中的应用 | 第23页 |
| 2.5.3 基于LRU改进的大流识别算法 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于FEFS和CBF的网络大流识别技术 | 第25-37页 |
| 3.1 基于频率和大小的流提取算法 | 第25-26页 |
| 3.2 基于FEFS和CBF的大流识别算法 | 第26-35页 |
| 3.2.1 算法结构 | 第26-27页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第27-30页 |
| 3.2.3 理论分析 | 第30-32页 |
| 3.2.4 实验分析 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于淘汰流保护的FEFS-CBF算法 | 第37-47页 |
| 4.1 抽样技术研究 | 第37-39页 |
| 4.1.1 抽样概念 | 第37页 |
| 4.1.2 抽样触发机制 | 第37-38页 |
| 4.1.3 抽样方法 | 第38-39页 |
| 4.1.4 抽样估计与偏差检验 | 第39页 |
| 4.2 基于淘汰流保护的FEFS-CBF算法 | 第39-46页 |
| 4.2.1 算法结构 | 第39-40页 |
| 4.2.2 参数定义与设定 | 第40页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第40-42页 |
| 4.2.4 理论分析 | 第42-43页 |
| 4.2.5 实验分析 | 第43-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 主要结论与展望 | 第47-49页 |
| 主要结论 | 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: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52页 |