| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 相关研究 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第10-11页 |
| 1.5 小结 | 第11-12页 |
| 第二章 流量识别相关技术 | 第12-19页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 基本定义 | 第12-14页 |
| 2.2.1 网络流量与网络流 | 第12-13页 |
| 2.2.2 网络流量识别 | 第13页 |
| 2.2.3 网络流量属性 | 第13-14页 |
| 2.3 评价指标 | 第14-15页 |
| 2.4 网络流量实时识别 | 第15-18页 |
| 2.4.1 网络流量实时识别中的问题 | 第15-16页 |
| 2.4.2 数据流挖掘技术 | 第16-17页 |
| 2.4.3 采样技术 | 第17-18页 |
| 2.5 小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于数据流挖掘的流量识别 | 第19-29页 |
| 3.1 引言 | 第19-20页 |
| 3.2 CVFDT 算法研究 | 第20-26页 |
| 3.2.1 Hoeffding 边界与 Hoeffding 树 | 第20页 |
| 3.2.2 VFDT 算法 | 第20-21页 |
| 3.2.3 概念漂移 | 第21-22页 |
| 3.2.4 CVFDT 算法 | 第22-25页 |
| 3.2.5 CVFDT 算法相关参数 | 第25-26页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第26-28页 |
| 3.3.1 实验数据与设置 | 第26-27页 |
| 3.3.2 分类精度 | 第27-28页 |
| 3.4 小结 | 第28-29页 |
| 第四章 实时流量识别系统的研究与设计 | 第29-41页 |
| 4.1 系统的总体设计 | 第29-30页 |
| 4.1.1 系统分析 | 第29页 |
| 4.1.2 系统框架与主要模块 | 第29-30页 |
| 4.2 系统中主要类设计 | 第30-32页 |
| 4.3 功能模块设计与实现 | 第32-40页 |
| 4.3.1 流量采集模块 | 第32-35页 |
| 4.3.2 流汇聚的实现 | 第35-36页 |
| 4.3.3 流实时属性选择 | 第36-38页 |
| 4.3.4 建树模块 | 第38-39页 |
| 4.3.5 分类模块 | 第39-40页 |
| 4.4 小结 | 第40-41页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第41-47页 |
| 5.1 实验设计 | 第41-42页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第41-42页 |
| 5.1.2 数据准备 | 第42页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第42-45页 |
| 5.2.1 流实时属性选择 | 第42-44页 |
| 5.2.2 分类精度 | 第44-45页 |
| 5.3 系统应用 | 第45-46页 |
| 5.4 小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |