基于统计行为的P2P文件共享加密流量识别技术的研究



基于统计行为的P2P文件共享加密流量识别技术的研究

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基于统计行为的P2P文件共享加密流量识别技术的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-18页
· 研究背景	第8-11页
· P2P 网络的特点	第8-10页
· P2P 技术的应用	第10-11页
· P2P 文件共享应用带来的新问题	第11页
· 课题来源	第11-12页
· P2P 文件共享加密流量识别研究现状	第12-16页
· P2P 文件共享加密流量识别的基本含义	第12页
· 国内外研究现状	第12-16页
· 各种P2P 文件共享加密流量识别技术的比较	第16页
· 本文研究内容及组织结构	第16-18页
第2章加密流量识别系统中统计行为特征的提取	第18-37页
· P2P 网络模型分析	第18-24页
· 集中目录式P2P 网络模型	第18-19页
· 纯P2P 网络模型	第19-24页
· P2P 文件共享协议分析	第24-28页
· BitTorrent 协议	第24-25页
· eDonkey 协议	第25-27页
· Xunlei 协议	第27-28页
· 统计行为特征的提取	第28-35页
· 特征的选择	第28-29页
· 实验数据及结果分析	第29-31页
· 特征的提取方式	第31-33页
· 实验数据及结果分析	第33-35页
· 本章小结	第35-37页
第3章加密流量识别系统中机器学习算法的确定	第37-48页
· 数据挖掘中的机器学习方法	第37-41页
· 有监督学习	第37-38页
· 无监督学习	第38页
· 半监督学习	第38-39页
· 机器学习方法在流量识别中的实现	第39-41页
· 机器学习算法的选择	第41-47页
· 流量识别领域中常用有监督机器学习算法的比较	第41-43页
· 实验数据及结果分析	第43-45页
· C4.5 决策树算法分析	第45-47页
· 机器学习算法的确定	第47页
· 本章小结	第47-48页
第4章 P2P 文件共享加密流量识别系统的设计与实现	第48-67页
· 系统总体设计	第48-49页
· 离线分析模块	第49-60页
· 流量采集	第49页
· 特征提取	第49-51页
· C4.5 决策树分类模型建立及参数调优	第51-60页
· 在线分类模块	第60-66页
· 在线分类模块的实现过程	第60页
· 在线分类模拟实验	第60-62页
· 各目标协议样本所占比例不同时的流量识别	第62-65页
· 对不同时间段内采集的数据集进行流量识别	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
结论	第67-69页
参考文献	第69-74页
致谢	第74页

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