声明
摘要
图目录
表目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 研究内容
1.4 论文结构
第2章 数据流分类相关技术
2.1 网络协议简介
2.2 数据流分类技术
2.2.1 确定性分类方法
2.2.2 概率性分类方法
2.3 应用层载荷特征提取技术
2.3.1 网络攻击数据流的载荷特征提取
2.3.2 常规应用数据流的载荷特征提取
2.4 正则表达式匹配技术
2.4.1 确定型有限自动机匹配技术
2.4.2 非确定型有限自动机匹配技术
2.5 本章小结
第3章 数据流应用层载荷特征的自动提取
3.1 相关概念
3.1.1 应用层载荷特征
3.1.2 数据流
3.2 应用层载荷特征自动提取算法的实现
3.2.1 样本数据的获取
3.2.2 固定位置的载荷特征提取
3.2.3 载荷公共特征子串的提取
3.2.4 自动生成载荷特征的正则表达式
3.3 实验结果分析
3.3.1 数据描述
3.3.2 提取的载荷特征结果分析
3.3.3 正确性
3.4 本章小结
第4章 启发式搜索的IP数据流分类方法
4.1 17-filter简介
4.1.1 17-filter的缺点
4.1.2 17-filter改进方向
4.2 相关概念
4.2.1 数据流
4.2.2 正则表达式
4.3 启发式规则的建立
4.4 特征库的建立
4.5 基于启发式搜索的IP数据流分类算法的实现
4.6 数据流记录表的更新
4.7 应用与协议
4.8 算法性能分析
4.8.1 时间性能
4.8.2 空间性能
4.9 本章小结
第5章 离线数据流分类实验与评价
5.1 数据描述
5.2 性能评估
5.2.1 准确性评估参数
5.2.2 时间开销
5.3 实验结果
5.3.1 阈值的确定
5.3.2 正确性
5.3.3 时间开销对比
5.4 本章小结
第6章 实时数据流分类系统设计与实现
6.1 linux内核可加载模块及netfilter简介
6.2 实时数据流分类系统设计
6.2.1 模块结构
6.2.2 hook函数
6.2.3 网络数据套接字缓冲区
6.2.4 系统总体设计描述
6.3 性能评估
6.4 本章小结
第7节 总结与展望
7.1 本文工作总结
7.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果