基于行为特征的多重P2P流量分类
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·P2P发展现状 | 第9-11页 |
| ·论文的结构和内容 | 第11-12页 |
| 第2章 P2P研究及发展 | 第12-20页 |
| ·P2P发展历史 | 第12-14页 |
| ·P2P网络模式 | 第14-17页 |
| ·集中目录式模式 | 第14-15页 |
| ·纯P2P模式 | 第15-16页 |
| ·混合式模式 | 第16-17页 |
| ·结构化模式 | 第17页 |
| ·P2P流量分类方法 | 第17-20页 |
| ·端口识别方法 | 第17-18页 |
| ·数据包深层检测方法 | 第18-19页 |
| ·基于行为特征分类方法 | 第19-20页 |
| 第3章 P2P网络协议分析 | 第20-25页 |
| ·BITTORRENT概述 | 第20页 |
| ·节点定位方式 | 第20-22页 |
| ·Tracker服务器定位方式 | 第21页 |
| ·DHT定位方式 | 第21-22页 |
| ·优化策略 | 第22-24页 |
| ·文件块下载策略 | 第22-23页 |
| ·阻塞策略 | 第23-24页 |
| ·BITTORRENT特征分析 | 第24-25页 |
| 第4章 P2P流量行为特征分析 | 第25-35页 |
| ·节点社会关系分析 | 第25-26页 |
| ·功能特征分析 | 第26-29页 |
| ·连接模式 | 第26-28页 |
| ·数据发送模式 | 第28-29页 |
| ·数据包特征分析 | 第29-35页 |
| ·数据包长度特征 | 第29-32页 |
| ·数据包方向特征 | 第32-35页 |
| 第5章 基于行为特征的P2P分类方法 | 第35-47页 |
| ·按社会关系分类 | 第35-36页 |
| ·按功能类型分类 | 第36-37页 |
| ·按数据包特征分类 | 第37-47页 |
| ·神经网络实现 | 第37-41页 |
| ·遗传算法实现 | 第41-45页 |
| ·机器学习过程 | 第45-47页 |
| 第6章 测试 | 第47-50页 |
| ·测试环境 | 第47-48页 |
| ·测试过程 | 第48-49页 |
| ·测试结果 | 第49-50页 |
| 第7章 研究总结及展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在读期间的发表论文 | 第55页 |
