| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第一章. 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13-16页 |
| ·流抽样算法的研究 | 第16-18页 |
| ·分组抽样下网络测量算法的研究 | 第18-20页 |
| ·本文的研究内容和结构 | 第20-23页 |
| 第二章. 网络测量中抽样方法研究 | 第23-42页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·阈值抽样方法 | 第23-34页 |
| ·抽样规格化 | 第24-25页 |
| ·阈值的计算 | 第25-27页 |
| ·求根算法 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-34页 |
| ·分组抽样方法概述 | 第34-35页 |
| ·分组抽样方法对流字节大小测量估计的影响 | 第35-39页 |
| ·简单随机抽样的估计量评估 | 第36-37页 |
| ·分层随机抽样的估计量评估 | 第37-38页 |
| ·两种分组抽样方法的比较 | 第38-39页 |
| ·分组抽样下TCP 连接数的估计 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章. 分组抽样下的流大小分布估计 | 第42-66页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·相关工作 | 第43-45页 |
| ·TCP 传输协议中的TCP 序列号 | 第45-46页 |
| ·流大小分布估计模型 | 第46-48页 |
| ·运用不同协议信息的B 矩阵 | 第48-51页 |
| ·不运用任何协议信息的估计 | 第48-49页 |
| ·只运用TCP 序列号的估计 | 第49页 |
| ·只运用TCP SYN 包的估计 | 第49-50页 |
| ·在包含TCP SYN 包样本流中运用TCP 序列号的估计 | 第50页 |
| ·在样本流中同时运用SYN 包和TCP 序列号的估计 | 第50-51页 |
| ·非均匀粒度的流大小估计方法 | 第51-53页 |
| ·最大似然估计的求解 | 第53-54页 |
| ·Fisher 信息量和 C-R 下界 | 第54-58页 |
| ·Fisher 信息量和C-R 下界的定义 | 第54-55页 |
| ·Fisher 信息量在流大小分布估计中的应用 | 第55-57页 |
| ·C-R 下界的计算 | 第57-58页 |
| ·实验分析 | 第58-64页 |
| ·实验数据的获取 | 第58页 |
| ·h 函数的计算方法 | 第58-61页 |
| ·增加协议信息后几种估计方法的比较 | 第61-62页 |
| ·几种估计方法的C-R 下界比较 | 第62-63页 |
| ·非均匀粒度流大小分布实验结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章. 分组抽样下子群体的流大小分布估计 | 第66-74页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·相关工作 | 第67-68页 |
| ·子群体的流大小估计模型 | 第68-70页 |
| ·实验分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章. 分组抽样下的流字节大小分布估计 | 第74-82页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·相关工作 | 第74-75页 |
| ·流字节大小估计模型 | 第75-76页 |
| ·实验分析 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章. 分组抽样下的端口扫描检测 | 第82-95页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·端口扫描的几种检测算法 | 第83-86页 |
| ·Threshold Random Walk（TRW） | 第83-84页 |
| ·Time Access Pattern Scheme（TAPS） | 第84页 |
| ·基于熵的检测方法 | 第84-86页 |
| ·分组抽样对TRW SYN 检测方法的影响 | 第86-90页 |
| ·改进的TRW SYN 检测算法 | 第90-92页 |
| ·实验分析 | 第92-94页 |
| ·结论 | 第94-95页 |
| 结论 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-105页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
