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流数据协议特征分析
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流数据协议特征分析
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
　　1.1 研究背景及意义第10页
　　1.2 流数据协议特征分析的国内外研究现状第10-12页
　　1.3 本文解决的主要问题第12页
　　1.4 本文的主要工作第12-13页
　　1.5 论文的组织结构第13-15页
第二章 协议特征分析的相关理论与技术第15-29页
　　2.1 基于多模式匹配的特征分析第15-19页
　　　　2.1.1 Aho-Corasick算法第15-17页
　　　　2.1.2 AC-BM算法第17-19页
　　　　2.1.3 Wu-Manber算法第19页
　　2.2 基于正则表达式的特征分析第19-21页
　　2.3 基于隐马尔可夫模型的特征分析第21-22页
　　2.4 基于数据挖掘的特征分析第22-27页
　　　　2.4.1 数据挖掘的基本理论第23-24页
　　　　2.4.2 聚类分析第24-25页
　　　　2.4.3 关联规则的挖掘第25-27页
　　2.5 流数据协议特征分析的主要技术第27-28页
　　2.6 本章小结第28-29页
第三章 基于互信息的特征选择相关算法研究第29-42页
　　3.1 特征选择简述第29-30页
　　3.2 信息论的相关知识第30-33页
　　　　3.2.1 信息熵第30-31页
　　　　3.2.2 互信息第31-33页
　　3.3 特征选择的过程第33-34页
　　3.4 频繁数据单元的筛选第34-38页
　　　　3.4.1 对数据帧的切分第34-36页
　　　　3.4.2 生成频繁数据单元第36-38页
　　3.5 产生特征候选集第38-39页
　　　　3.5.1 频繁数据单元的拼接第38-39页
　　　　3.5.2 产生特征候选集第39页
　　3.6 特征的选择第39-41页
　　3.7 本章小结第41-42页
第四章 基于聚类的特征分析方法研究第42-55页
　　4.1 流数据中帧的聚类过程第42-45页
　　4.2 聚类算法的学习与研究第45-48页
　　　　4.2.1 DBSCAN算法分析第45-46页
　　　　4.2.2 OPTICS算法分析第46-47页
　　　　4.2.3 EM算法分析第47-48页
　　4.3 各算法的性能分析与对比第48-52页
　　　　4.3.1 对比实验研究第48-49页
　　　　4.3.2 数据准备第49页
　　　　4.3.3 性能分析与评价第49-52页
　　4.4 数据帧的聚类研究第52-53页
　　4.5 本章小结第53-55页
第五章 特征选择相关算法性能的验证实验第55-66页
　　5.1 算法性能的验证步骤第55-56页
　　5.2 数据来源第56页
　　5.3 筛选频繁数据单元第56-60页
　　　　5.3.1 对数据帧的切分第56-58页
　　　　5.3.2 产生频繁数据单元第58-60页
　　5.4 产生候选特征集合第60-61页
　　　　5.4.1 拼接频繁数据单元第60-61页
　　　　5.4.2 产生候选特征集合第61页
　　5.5 特征选择第61-63页
　　5.6 聚类第63-65页
　　5.7 本章小结第65-66页
第六章 总结与下步工作第66-68页
　　6.1 总结第66-67页
　　6.2 下步工作第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。
 
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