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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

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