P2P流的测量与识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·P2P概述 | 第11-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·主要创新与论文研究内容 | 第20-22页 |
| ·论文结构 | 第22-23页 |
| 2 P2P流识别的相关方法 | 第23-32页 |
| ·流识别基本概念 | 第23-24页 |
| ·端口识别法 | 第24-25页 |
| ·应用层特征识别法 | 第25-26页 |
| ·行为特征识别法 | 第26-28页 |
| ·机器学习识别方法 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 BitTorrent系统测量 | 第32-61页 |
| ·BitTorrent系统概述 | 第32-35页 |
| ·BitTorrent主动测量 | 第35-44页 |
| ·BitTorrent被动测量 | 第44-53页 |
| ·BitTorrent流模型 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 4 基于多行为特征的P2P主机识别算法 | 第61-83页 |
| ·P2P节点的特征提取 | 第61-71页 |
| ·基于多行为特征的P2P主机识别算法 | 第71-75页 |
| ·基于支持向量机的P2P应用级分类方法 | 第75-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 5 基于多维聚类的未知P2P流识别方法 | 第83-105页 |
| ·Netflow原理 | 第83-86页 |
| ·基于多维聚类树的流分析算法 | 第86-96页 |
| ·未知P2P流识别方法 | 第96-98页 |
| ·实验结果与分析 | 第98-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 6 基于半监督聚类的应用流分类方法 | 第105-124页 |
| ·特征选择 | 第106-115页 |
| ·基于半监督聚类的应用流分类算法 | 第115-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 7 总结与展望 | 第124-127页 |
| ·全文总结 | 第124-125页 |
| ·进一步的研究工作 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-139页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第139-141页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第141页 |
