| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·P2P 流量识别的困难性 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的工作内容与布局 | 第12-14页 |
| 第2章 P2P 技术介绍 | 第14-27页 |
| ·P2P 概论 | 第14-16页 |
| ·P2P 技术的发展 | 第16-19页 |
| ·P2P 的主要应用 | 第19-21页 |
| ·典型P2P 网络协议分析 | 第21-24页 |
| ·eMule 介绍 | 第21-22页 |
| ·客户端到服务器的连接 | 第22页 |
| ·客户端到客户端的连接 | 第22-23页 |
| ·文件搜索 | 第23页 |
| ·数据传输 | 第23-24页 |
| ·P2P 应用带来的突出问题 | 第24-27页 |
| 第3章 数据包采集与分析 | 第27-37页 |
| ·实验环境介绍 | 第27-28页 |
| ·协议解析工具 | 第28-32页 |
| ·数据包分析 | 第32-34页 |
| ·数据流分析 | 第34-35页 |
| ·数据源分析的意义 | 第35-37页 |
| 第4章 基于特征字检测的识别方法研究 | 第37-45页 |
| ·深层数据包检测技术(DEEP PACKET INSPECTION ,DPI) | 第37-39页 |
| ·模式匹配(PM，PATTERN MATCHING)算法 | 第39页 |
| ·PATTERN 集的选择与算法性能 | 第39-40页 |
| ·DPI 技术的优点 | 第40-41页 |
| ·DPI 技术遇到的难题 | 第41-42页 |
| ·实验分析 | 第42-45页 |
| 第5章 基于流量特征统计的识别方法研究 | 第45-57页 |
| ·端口识别法 | 第45-47页 |
| ·实验分析 | 第46-47页 |
| ·端口识别方法的评价 | 第47页 |
| ·基于流量特征统计的识别方法 | 第47-55页 |
| ·P2P 流量特性 | 第47-48页 |
| ·连接特性识别 | 第48-51页 |
| ·数据下载过程识别 | 第51-53页 |
| ·BLINC(BLINd Classification)算法 | 第53-55页 |
| ·基于流量特征统计的识别方法的评价 | 第55-57页 |
| 第6章 P2P 流量的识别与控制 | 第57-61页 |
| ·一种启发式深层数据包分析识别模型 | 第57-59页 |
| ·识别原理 | 第58-59页 |
| ·识别模型的性能 | 第59页 |
| ·P2P 流量的管理 | 第59-61页 |
| ·常用的控制策略 | 第59-60页 |
| ·传统控制措施面临的问题 | 第60-61页 |
| 第7章 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在校期间发表论文 | 第68页 |
