DPI技术的研究与设计实现

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-17页
·研究背景	第9-15页
·网络的发展现状	第9-10页
·业务识别的意义	第10页
·业务识别的研究现状	第10-14页
·未来的发展趋势	第14-15页
·论文主要内容及组织结构	第15-17页
·论文主要内容	第15-16页
·论文章节安排	第16-17页
第二章 业务识别的关键技术	第17-27页
·网络数据采集	第17-18页
·主动采集	第17页
·被动采集	第17-18页
·全采集	第18页
·抽样采集	第18页
·网络数据分析	第18-26页
·端口识别技术	第18-19页
·深度包检测技术	第19-20页
·基于机器学习的流量识别技术	第20-25页
·基于行为特征的流量识别技术	第25-26页
·识别方式对比	第26页
·面临的挑战	第26-27页
第三章 结合DPI和DFI的实时高效业务识别方案	第27-50页
·DPI和DFI级联的业务识别方案	第27-33页
·业务分类和识别需求分析	第27-28页
·DPI和DFI级联的业务识别方案设计	第28-33页
·加密P2P流量的DFI分类模型	第33-50页
·DFI流特征选取	第33-39页
·实验验证	第39-46页
·分类模型选取	第46-50页
第四章 10G EPON务识别方案设计	第50-58页
·10G EPON系统概述	第50-51页
·10G EPON业务识别方案设计	第51-54页
·应用场景	第51页
·业务分类	第51-53页
·方案设计	第53-54页
·哈希表规模评估	第54页
·10G EPON ONU嵌入式软件设计	第54-58页
·需求分析	第54-55页
·方案设计	第55-58页
第五章 总结与后续工作展望	第58-59页
·论文工作总结	第58页
·工作展望	第58-59页
参考文献	第59-63页
附录：缩略语	第63-64页
致谢	第64-65页
攻读硕士期间所发表的学术论文和参加科研课题情况	第65页