基于网络流量特征的NAT识别方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 NAT与 NAT流量识别方法概述 | 第17-29页 |
| ·NAT技术概述 | 第17-23页 |
| ·NAT技术产生背景 | 第17-18页 |
| ·NAT技术简介 | 第18-20页 |
| ·NAT技术分类 | 第20-22页 |
| ·NAT技术带来的问题 | 第22-23页 |
| ·NAT流量识别方法概述 | 第23-29页 |
| ·基于 TCP/IP 协议特征字段的识别方法 | 第23-26页 |
| ·基于应用层信息的识别方法 | 第26-28页 |
| ·现有方法存在的问题 | 第28-29页 |
| 第三章 基于网络流量特征的 NAT识别方法 | 第29-46页 |
| ·基于网络流量特征的 NAT识别方法概述 | 第29-32页 |
| ·NAT流量特征参数的选取 | 第32-37页 |
| ·NAT的流量特征总结 | 第32-36页 |
| ·NAT流量特征参数集 | 第36-37页 |
| ·特征参数的分类性能的测试与分析 | 第37-46页 |
| ·特征参数的分类性能的测试与分析 | 第37-44页 |
| ·P2P 流对特征参数分类性能的影响的分析 | 第44-46页 |
| 第四章 NAT识别算法研究 | 第46-59页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第46-48页 |
| ·数据挖掘技术的定义与分类 | 第46-47页 |
| ·数据挖掘技术的步骤 | 第47-48页 |
| ·有监督的分类算法 | 第48-55页 |
| ·分类方法简介 | 第48-49页 |
| ·决策树算法 | 第49-53页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第53-55页 |
| ·无监督的聚类算法 | 第55-59页 |
| ·聚类方法简介 | 第55-56页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第56-59页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第59-79页 |
| ·实验数据采集与特征提取 | 第59-67页 |
| ·网络环境搭建 | 第59-60页 |
| ·数据采集 | 第60-63页 |
| ·数据预处理 | 第63页 |
| ·特征提取 | 第63-64页 |
| ·特征选择 | 第64-67页 |
| ·实验结果及分析 | 第67-79页 |
| ·性能参数定义 | 第67-68页 |
| ·有监督的分类算法的实验结果及分析 | 第68-73页 |
| ·无监督的聚类算法的实验结果及分析 | 第73-75页 |
| ·数据选择前后算法性能的比较与分析 | 第75-77页 |
| ·P2P 对算法性能影响的检测与分析 | 第77-79页 |
| 第六章 结束语 | 第79-81页 |
| ·全文总结 | 第79-80页 |
| ·进一步工作的展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
