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声明
第一章 绪论
1.1 课题研究背景、来源及选题意义
1.2 研究现状与存在的问题
1.2.1 基本概念
1.2.2 国内外研究现状
1.2.3 存在的问题与挑战
1.3 本文的主要研究内容与成果
1.4 本文的组织结构
第二章 基于PSM的深度分组检测模型
2.1 引言
2.2 基于PSM的深度分组检测模型
2.2.1 问题描述
2.2.2 PSM深度分组检测模型
2.2.3 模型的优化
2.3 模型的实现
2.4 性能分析与实验结果
2.5 小结
第三章 高速网络流的深度检测方法
3.1 引言
3.2 面向行为特征的流识别算法
3.3 乱序分组的数学建模与分析
3.4 乱序分组检测方法的原理
3.4.1 DLmax原理。
3.4.2 乱序分组检测的模式碎片处理方法
3.5 性能分析与实验结果
3.6 小结
第四章 线速深度分组检测的RE检测算法
4.1 引言
4.2 正则表达式与模式识别自动机
4.2.1 正则表达式
4.2.2 模式识别自动机
4.2.3 模式识别自动机的构造
4.3 启发式RE搜索算法Set-Wise-RE
4.3.1 启发式Set-Wise-RE基本思想
4.3.2 启发式Set-Wise-RE算法
4.3.3 性能分析与实验结果
4.4 基于Bloom filter的大规模RE集合搜索算法
4.4.1 最短路径Lmin与前缀集合
4.4.2 Bloom filter与RE集合搜索
4.4.3 性能分析与实验结果
4.5 小结
第五章 线速深度分组检测的动态检测算法
5.1 引言
5.2 双通道线速动态模式匹配
5.2.1 快速通道
5.2.2 慢速通道动态模式匹配算法
5.3 性能分析与实验结果
5.3.1 Weighted Counting Bloom filter参数设置
5.3.2 算法测试
5.3.3 系统吞吐量分析
5.4 小结
结论与展望
结论
展望
参考文献
附录A线速深度分组检测关键算法的源代码
攻读博士学位期间发表的与学位论文内容相关的学术论文
致 谢