| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究内容 | 第8页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 云计算简介 | 第14-24页 |
| ·云计算定义 | 第14-15页 |
| ·云服务提供商 | 第15-17页 |
| ·微软云 | 第15-16页 |
| ·谷歌云 | 第16页 |
| ·亚马逊云 | 第16-17页 |
| ·云计算体系结构 | 第17-18页 |
| ·基础设施作为服务（IaaS） | 第17页 |
| ·平台作为服务（PaaS） | 第17-18页 |
| ·软件作为服务（SaaS） | 第18页 |
| ·云计算主要技术 | 第18-20页 |
| ·编程模型 | 第18-19页 |
| ·分布式存储技术 | 第19页 |
| ·海量数据管理技术 | 第19-20页 |
| ·虚拟化技术 | 第20页 |
| ·云计算优势 | 第20-21页 |
| ·云计算面临的挑战 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 P2P简介 | 第24-35页 |
| ·P2P | 第24-28页 |
| ·P2P 定义 | 第24页 |
| ·P2P 体系结构 | 第24-28页 |
| ·P2P带来的问题 | 第28-29页 |
| ·负载问题 | 第28页 |
| ·侵权问题 | 第28页 |
| ·传统业务受冲击 | 第28-29页 |
| ·敏感信息外泄 | 第29页 |
| ·P2P 病毒 | 第29页 |
| ·P2P识别技术 | 第29-34页 |
| ·端口识别技术 | 第30页 |
| ·深层数据包检测(DPI)技术 | 第30-32页 |
| ·基于机器学习的流量识别技术 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 云环境下P2P识别系统（云墙） | 第35-43页 |
| ·研究思路由来 | 第35页 |
| ·云墙系统架构 | 第35-39页 |
| ·云环境中 P2P 识别机制 | 第35-37页 |
| ·报文和规则分图 | 第37-38页 |
| ·（HTTP/非 HTTP 图）MapReduce 识别模块 | 第38-39页 |
| ·理论验证 | 第39-42页 |
| ·普通模式识别耗时 | 第40页 |
| ·云墙中 P2P 识别耗时 | 第40-41页 |
| ·性能比较 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验验证 | 第43-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53-54页 |