基于聚类算法的网络应用协议识别系统的研究与实现
目录 | 第1-6页 |
CONTENTS | 第6-8页 |
摘要 | 第8-10页 |
ABSTRACT | 第10-12页 |
第1章 绪论 | 第12-23页 |
·互联网流量现状 | 第12-16页 |
·网络应用种类迅速增长 | 第12-13页 |
·底层网络压力增大 | 第13-15页 |
·应用技术更新发展迅速 | 第15-16页 |
·研究的内容和对象 | 第16-18页 |
·所用术语的界定 | 第18-19页 |
·论文的主要工作 | 第19-21页 |
·基于聚类算法的识别方法的研究 | 第19-20页 |
·网络流量采样影响的研究 | 第20页 |
·实现网络应用协议识别系统 | 第20-21页 |
·文的特点及创新之处 | 第21-22页 |
·论文的组织结构 | 第22-23页 |
第2章 网络应用协议识别方法研究进展 | 第23-33页 |
·网络应用的特征 | 第23-26页 |
·静态特征 | 第23-25页 |
·动态特征 | 第25-26页 |
·应用协议识别方法 | 第26-31页 |
·端口匹配识别方法 | 第26-28页 |
·.2 基于应用层载荷的识别方法 | 第28-29页 |
·基于网络流行为的识别方法 | 第29-31页 |
·本章小结 | 第31-33页 |
第3章 基于聚类算法的协议识别方法 | 第33-41页 |
·识别总体框架 | 第33-34页 |
·相关参数的制定 | 第34-37页 |
·几种聚类算法 | 第37-39页 |
·k-means聚类 | 第37页 |
·基于网格密度的聚类 | 第37-38页 |
·EM聚类算法 | 第38-39页 |
·本章小结 | 第39-41页 |
第4章 识别系统的详细设计 | 第41-53页 |
·系统框架 | 第41-47页 |
·深度包检测的基本流程 | 第47-50页 |
·网络流统计特征的生成流程 | 第50-52页 |
·网络流量采样算法 | 第52-53页 |
第5章 识别系统的实现 | 第53-61页 |
·配置修改及查看面板 | 第53-56页 |
·网络流量分类面板 | 第56-58页 |
·显示图形面板 | 第58-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第6章 实验与实验分析 | 第61-70页 |
·实验环境与实验数据 | 第61-64页 |
·实验环境 | 第61-62页 |
·实验数据 | 第62-64页 |
·识别效果评估参数 | 第64-65页 |
·实验及分析 | 第65-68页 |
·聚类效果及分析 | 第65-67页 |
·采样实验及结果分析 | 第67-68页 |
·本章小结 | 第68-70页 |
第7章 总结与展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
攻读学位期间参与科研项目及获奖情况 | 第78-79页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第79页 |