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高速网络流量识别系统中深度包检测方法研究与实现

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题背景第9-12页
        1.1.1 网络规模发展第9-10页
        1.1.2 引发问题第10页
        1.1.3 网络流量识别技术发展现状第10-12页
    1.2 本文的组织结构第12-15页
2 技术背景第15-23页
    2.1 相关定义第15页
    2.2 流量识别技术第15-17页
    2.3 特征匹配第17-22页
        2.3.1 精确模式第17-20页
        2.3.2 模糊匹配第20-22页
    2.4 小结第22-23页
3 改进的DFA的模式匹配引擎第23-41页
    3.1 DFA状态膨胀原因分析第23-27页
        3.1.1 单个正则表达式的状态膨胀原因第23-25页
        3.1.2 组合DFA状态膨胀原因第25-27页
    3.2 正则表达式分组策略第27-31页
        3.2.1 改进的正则表达式分组算法第28-29页
        3.2.2 模拟测试第29-31页
    3.3 单个DFA状态压缩第31-38页
        3.3.1 问题描述第31-32页
        3.3.2 层次聚类在DFA状态压缩的应用第32-38页
    3.4 联合测试结果第38-41页
4 深度包检测方法的实现第41-59页
    4.1 高速网络流量识别系统第41-42页
    4.2 协议解析第42-53页
        4.2.1 基本信息解码第43-46页
        4.2.2 预处理子模块第46-50页
        4.2.3 应用层协议解析第50-53页
    4.3 流量识别第53-59页
        4.3.1 判定标准及设计目标第53-54页
        4.3.2 特征库设计第54-55页
        4.3.3 特征匹配模型及流量识别处理流程第55-59页
5 系统功能验证及性能分析第59-65页
    5.1 系统功能验证第59-63页
        5.1.1 测试环境部署第59-60页
        5.1.2 验证方案设计第60页
        5.1.3 测试步骤第60-61页
        5.1.4 测试数据分析第61-63页
    5.2 系统性能分析第63页
    5.3 系统效果展示第63-65页
6 总结与展望第65-67页
参考文献第67-71页
附录第71-73页
致谢第73页

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