网络流量应用层特征分析与提取【开题报告】
开题报告范文基于机器学习的网络流量分析研究
开题报告范文基于机器学习的网络流量分析研究开题报告范文摘要：本开题报告旨在介绍一项基于机器学习的网络流量分析研究。
通过分析和解释网络流量数据，以及利用机器学习算法，旨在实现对网络安全和性能进行有效监测和管理的目标。
本报告将首先介绍研究背景和意义，然后提出研究问题，并介绍研究方法和步骤，最后给出预期结果和研究计划。
1. 研究背景与意义网络流量分析是网络安全和性能管理的重要组成部分。
随着互联网的快速发展，网络攻击和安全威胁也在不断增加。
传统的网络安全方法已经无法满足对复杂网络环境的需求。
因此，基于机器学习的网络流量分析成为了一种新的解决方案。
通过机器学习算法的应用，可以从庞大的网络数据中提取有价值的信息，并作出相应的响应和决策，提高网络的安全性和性能。
2. 研究问题本研究的主要问题是如何利用机器学习算法分析网络流量数据，以实现对网络安全和性能的监测和管理。
具体而言，研究将重点关注以下几个方面的问题：- 如何收集网络流量数据并进行预处理？- 如何选择适当的特征和算法来进行网络流量分析？- 如何验证算法的有效性和准确性？- 如何实现对网络安全和性能的实时监测和响应？3. 研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤进行网络流量分析研究：第一步，收集网络流量数据。
通过网络流量监测设备或软件工具收集实际网络中的流量数据，并进行预处理和清洗，以准备后续的分析工作。
第二步，选择合适的特征和算法。
根据研究问题和数据特点，选择适当的机器学习算法，并提取相关的特征用于训练和分析。
第三步，构建模型并进行训练。
基于选定的特征和算法，构建网络流量分析模型，并利用已标注的数据进行训练和优化模型性能。
第四步，验证算法的有效性。
对训练好的模型进行评估和验证，检验其在真实网络环境中的准确性和可靠性。
第五步，实现实时监测和响应系统。
基于所得到的模型和算法，设计和实现一个实时监测和响应系统，以应对网络安全和性能问题。
4. 预期结果本研究的预期结果包括以下几个方面：- 研究将给出一种基于机器学习的网络流量分析方法，能够准确、高效地提取网络中的关键信息。
有关网络的开题报告
有关网络的开题报告网络的开题报告一、引言随着科技的飞速发展，网络已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是工作、学习还是娱乐，网络都扮演着重要的角色。
然而，网络的普及和应用也带来了一系列的问题和挑战。
本文将探讨网络的发展现状、问题以及未来的发展方向。
二、网络的发展现状1.网络的普及如今，网络已经普及到了全球各个角落。
据统计，全球互联网用户已经超过50亿人，占全球人口的70%以上。
网络的普及使得信息的传播变得更加便捷和迅速，人们可以通过网络获取到各种各样的信息。
2.网络的应用网络的应用范围广泛，包括但不限于电子商务、在线教育、社交媒体等。
电子商务的兴起使得人们可以足不出户购物，极大地方便了生活。
在线教育的发展使得学习变得更加灵活和自主，人们可以随时随地通过网络学习知识。
社交媒体的兴起改变了人们的交流方式，人们可以通过社交媒体与朋友、家人保持联系，并分享自己的生活。
三、网络的问题1.网络安全问题随着网络的普及，网络安全问题也日益凸显。
网络黑客、病毒攻击、网络诈骗等问题给人们的生活和工作带来了很大的困扰。
个人隐私的泄露、财产的损失等问题让人们对网络的安全性产生了质疑。
2.网络依赖问题网络的普及使得人们越来越依赖网络。
无论是工作还是生活，人们都离不开网络。
然而，网络的不稳定性和不可靠性给人们带来了困扰。
一旦网络出现故障，人们的工作和生活都会受到影响。
四、网络的未来发展方向1.加强网络安全网络安全问题是当前亟待解决的重要问题。
政府、企业和个人都应加强网络安全意识，采取相应的措施来保护网络安全。
加强网络安全的同时，也需要加强对网络犯罪的打击力度，加大对网络犯罪分子的处罚力度。
2.提高网络服务质量网络的不稳定性和不可靠性是人们对网络最大的不满。
为了提高网络服务质量，需要加大对网络基础设施的投入，提升网络的传输速度和稳定性。
同时，也需要加强对网络运营商的监管，确保他们提供高质量的网络服务。
3.发展人工智能技术人工智能技术的发展将会对网络的未来产生重要影响。
网络流量特征的挖掘与分析
网络流量特征的挖掘与分析随着互联网使用的越来越普及，我们的日常生活已经与网络联系在一起。
在这个过程中，我们产生了海量的数据。
而网络流量是这些数据中非常重要的一部分。
网络流量是指互联网中正在传输的数据，包括电子邮件、文件传输、在线购物和社交媒体等。
通过对网络流量的分析，我们可以更好地了解用户的行为、网络安全问题和网络的质量等方面的信息，从而帮助企业、政府和个人做出更好的决策。
网络流量分析的一个重要方面是挖掘和分析网络流量的特征。
网络流量的特征可以帮助我们更好地了解网络中数据的传输方式，以及流量的规律。
下面，我们将讨论几个网络流量特征的挖掘和分析。
首先，我们可以分析网络流量的速度和数据包大小。
通过对网络流量速度和数据大小的分析，我们可以了解网络的带宽使用情况和数据传输的速度。
通常来说，网络流量速度在白天和晚上会有明显的差异，因为在白天人们通常都在工作或学习，而在晚上则更可能会进行网络娱乐和社交活动。
此外，数据包的大小也是一个重要的因素，因为它可以影响数据传输的效率。
通过对网络流量中数据包大小的分析，我们可以了解数据传输过程的效率和网络传输的延迟情况。
其次，我们可以分析网络流量中的数据来源。
这些数据可能来自不同的应用程序、网站或设备。
通过分析网络流量中的数据来源，我们可以了解用户使用网络的方式和网络中应用程序的使用情况。
这对于企业和网站运营者来说尤为重要，因为它可以帮助他们更好地了解自己的客户和用户行为，进而更好地满足客户需求。
此外，通过对数据来源的分析，我们还可以了解数据中心和服务器的使用情况。
第三，我们可以分析网络流量的分布。
网络流量的分布可以根据时间、地域和网络协议进行划分。
通过分析网络流量的分布，我们可以了解不同国家和地区网络使用的规律，以及不同网络协议的使用情况。
在网络安全方面，通过分析网络流量分布可以帮助我们更好地了解网络攻击者和潜在威胁的来源，从而更好地保护网络安全。
最后，我们可以分析网络流量的内容。
网络流特征提取与流量分类方法
网络流特征提取与流量分类方法随着互联网的快速发展，网络流量的规模和复杂性也不断增加。
要有效管理和保护网络安全，对网络流量进行准确分类和识别变得至关重要。
本文将介绍网络流特征提取的方法及其在流量分类中的应用。
一、网络流特征提取方法网络流特征提取旨在从网络流量数据中提取出能够表征流量特征的关键信息。
常用的网络流特征提取方法有以下几种：1. 基于统计学的特征提取：该方法通过对网络流量数据进行统计分析，提取出统计学特征，如报文长度、传输时延、流量大小等。
这些统计学特征能较好地反映网络流量的特点和行为。
2. 基于频谱分析的特征提取：该方法利用频谱分析技术，对网络流量的时域信号进行频谱转换，提取出频谱特征，如频率分布、频率成分等。
通过频谱特征可以更好地揭示出网络流量中的周期性行为和频率特征。
3. 基于机器学习的特征提取：该方法利用机器学习算法，对网络流量数据进行训练和学习，从中自动提取出更高级的特征表示。
例如，可以通过卷积神经网络（CNN）对网络流量进行图像化表示，然后提取出图像的视觉特征。
二、流量分类方法流量分类是指将网络流量数据按照一定的规则或属性进行分类和标记的过程。
常用的流量分类方法包括以下几种：1. 基于端口和协议的分类：该方法根据网络流量中的端口号和协议类型进行分类。
不同的应用和服务通常使用不同的端口号和协议，通过对这些信息的提取和匹配，可以较好地对流量进行分类。
2. 基于特征匹配的分类：该方法通过将网络流量数据与已知的流量特征进行匹配，将流量分为不同的类别。
例如，可以构建一个特征库，里面包含了各种应用和攻击的特征信息，然后将网络流量与特征库中的信息进行比对和匹配。
3. 基于机器学习的分类：该方法利用机器学习算法对网络流量进行训练和分类。
通过提取网络流量的特征，并将其作为机器学习算法的输入，可以实现对网络流量的准确分类和识别。
三、流量分类的应用流量分类在网络管理、安全监测和QoS保证等方面具有广泛的应用价值：1. 网络管理：通过对网络流量进行分类和识别，可以实现对网络资源的合理分配和调度。
Internet流量分析和管理研究的开题报告
Internet流量分析和管理研究的开题报告一、课题背景和研究意义随着互联网的普及和发展，人们对互联网的使用已经成为日常生活中必不可少的一部分。
然而，随着互联网的快速发展，面对海量的数据和信息，如何进行有效的流量管理则成为了一个重要的问题。
同时，利用流量分析技术可以对互联网的使用情况进行研究，进一步提高网络的使用效率和安全性。
因此，本研究旨在探讨基于流量分析的互联网流量管理技术，以加强对互联网的有效管理，提高网络性能和安全性。
二、研究内容和思路1.理论基础分析介绍互联网流量分析和管理的相关理论，包括流量分析技术、网络流量监测和管理方法等。
2.现有技术和方法的分析介绍目前流量分析和管理的主要技术和方法，包括数据包分析、控制面和数据面管理、统计分析方法等，分析其优缺点。
3.互联网流量分析和管理的应用介绍互联网流量分析和管理技术在实际应用中的情况，如流量监测、用户行为分析、安全防御等，分析其实际效果。
4.基于流量分析的互联网流量管理方案设计结合实际需求，提出一种基于流量分析技术的互联网流量管理方案，包括：流量数据采集、数据处理与统计、数据可视化系统的设计等。
5.实验评估通过实验测试评估设计出的方案的效果，进一步证明其可行性和实用性。
三、研究预期成果和创新点本研究将从理论和实践两个层面进行探究和分析，寻求一种基于流量分析的有效的网络流量管理方案，旨在提高网络资源的利用效率和安全性。
预期成果包括提出一种新的流量管理方案，对目前流量分析和管理技术的不足进行优化，提高流量分析的准确性和实用性，为网络的高效管理提供一定的理论和技术基础。
创新点在于通过研究，构建出一套完整的流量管理机制，让网络管理员能够更好的掌握网络情况，提高网络资源的利用效率和安全性。
IP网络流量分析及安全监控技术研究的开题报告
IP网络流量分析及安全监控技术研究的开题报告一、研究背景及目的随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。
各类网络攻击事件频发，对网络信息安全带来极大威胁。
为了确保网络安全，需要采取有效的监控措施对网络流量进行深入分析和监管。
因此本文将对IP网络流量分析及安全监控技术进行研究，旨在探索相关技术的应用和发展，为网络信息安全保障做出一定的贡献。
二、研究内容（一）IP网络流量分析技术1. IP流量特征分析：通过对网络数据流量进行特征分析，了解不同类型流量的特点，提高网络攻击检测的效率和准确度。
2. IP流量比较分析：对网络不同时间段的流量情况进行比较分析，了解网络状态的变化，为网络性能优化提供参考。
3. IP流量数据挖掘：采用数据挖掘技术对网络数据流量进行挖掘，提取有用信息，优化网络资源分配和网络管理。
（二）安全监控技术1. 网络安全事件监控：采用不同方式对网络安全事件进行监控，快速发现网络攻击事件和漏洞，在最短时间内采取相应措施，提高网络安全防御能力。
2. 可视化监控技术：采用可视化技术对网络流量进行监控，直观显示网络状态和信息，方便管理和调整网络资源。
3. 数据安全监控：结合数据安全管理的需求，采用加密和隔离技术对数据进行安全监控，保障数据安全。
三、研究方法在研究过程中，将采用文献资料法、实验研究法、调查问卷法等方式，对IP网络流量分析及安全监控技术进行深入探究和研究。
四、研究意义本研究将有助于提高IP网络流量分析和安全监控技术的实用性和有效性，推动信息技术的发展和应用，为网络安全保卫工作做出一定贡献。
五、研究进度安排预计研究时间为6个月，具体工作计划如下：第1-2个月：收集相关文献资料并进行调研第3-4个月：开展实验研究并进行数据分析第5-6个月：撰写研究报告及答辩准备六、预期成果完成本项研究后，将获得一份完整的IP网络流量分析及安全监控技术研究报告，并在毕业答辩中进行展示和讲解。
同时，将向社会公开发表研究成果，为相关研究领域做出一定贡献。
基于小波和分形理论的网络流量特征分析的开题报告
基于小波和分形理论的网络流量特征分析的开题报告一、研究背景及意义随着网络技术的不断发展，互联网已成为人们日常生活和工作中必不可少的一部分。
然而，随之而来的网络攻击和网络异常行为也越来越多，严重影响了网络的安全和稳定。
因此，网络流量特征分析成为网络安全领域中的一个重要研究方向。
分形理论和小波分析是两种有效的信号处理方法，它们可以应用于复杂系统的分析和建模。
在网络流量分析中，这两种方法也得到了广泛的应用。
分形理论可以用于网络流量的统计规律性研究，而小波分析则可以用于网络流量的频域分析。
因此，本文将基于小波分析和分形理论，结合机器学习技术，对网络流量进行特征分析。
二、研究内容1. 小波分析通过小波变换将网络流量信号转化到不同尺度上，得到各个频率段的信息，从而进行频域分析；通过小波包分析，可以更详细地研究网络流量信号的特征。
2. 分形理论分形理论可以用于网络流量的统计规律性研究。
利用分形维数和分形函数等指标，可以描述网络流量的复杂性和不规则性。
3. 机器学习结合机器学习技术，可以对网络流量进行分类和识别。
通过聚类分析、回归分析等方法，实现网络流量异常检测和攻击识别。
三、研究方法1. 收集网络流量数据采用Wireshark等网络流量抓取工具，收集不同类型的网络数据包。
2. 进行小波分析和分形分析利用MATLAB等工具，对网络数据包进行小波变换和分形分析，提取出网络流量的相关特征。
3. 实现机器学习算法针对网络流量的分类和识别问题，选定不同的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）等，构建分类和识别模型。
4. 验证实验通过实验数据验证算法的准确性和有效性。
四、预期成果本文将实现基于小波和分形理论的网络流量特征分析算法，并验证其在网络安全领域中的应用效果。
预计可以得到以下成果：1. 网络流量的特征提取方法。
2. 可应对不同类型网络流量的机器学习算法。
3. 验证算法准确性的实验数据。
网络流量预测模型系统的研究的开题报告
网络流量预测模型系统的研究的开题报告一、研究背景与意义随着移动互联网的普及，网络流量已经成为了一个产业的重要组成部分。
在现代社会，网络已经渗透到人们的生活各个方面，包括工作、娱乐、社交等。
尤其是在当今新冠疫情的影响下，远程办公、在线教育、远程医疗等应用的普及，更加证明了网络流量对人们生活的重要性。
在这样的背景下，如何对网络流量进行有效预测，已成为当前亟待解决的问题。
网络流量一般指一段时间内通过网络传输的数据总量，而其流量变化主要受影响于用户活动、网络拓扑、网络设备等多种因素，导致网络流量的变化十分复杂。
因此，利用机器学习等方法构建网络流量预测模型，对于提高网络使用的效率、网络规划及应急响应等方面均具有重要意义。
二、研究内容和方案2.1 研究内容本项目旨在构建一个网络流量预测模型系统，实现对网络流量的精准预测。
主要内容包括以下方面：1. 数据预处理：获取原始数据，并进行清洗、筛选等流程，提高预测效果。
2. 特征提取：对网络流量中的各项特征进行提取，如时间、用户、服务、网络拓扑、网络设备等。
3. 模型选择和训练：选择合适的机器学习算法和深度学习模型，并通过训练数据集进行模型训练。
4. 模型测试与优化：通过测试数据集对模型进行评估，发现优化空间，进一步提高模型的预测效果。
5. 模型集成与部署：将多个模型集成成一个预测系统，并进行部署。
2.2 研究方案本项研究采用以下流程：1. 数据预处理：收集网络流量数据，进行清洗、筛选，去除异常数据。
2. 特征提取：提取时间、用户、服务、网络拓扑、网络设备等特征。
3. 模型选择和训练：选择包括线性回归、支持向量机、随机森林、神经网络等机器学习模型，以及深度学习模型如LSTM、GRU、CNN等，并通过训练数据集进行模型训练。
4. 模型测试与优化：将测试集输入模型，测试模型的预测精度，对模型进行优化。
5. 模型集成与部署：将多种模型集成成一个整体预测系统，并进行部署。
三、研究计划3.1 时间计划| 时间 | 研究内容 || ------------ | ------------ || 第1-2周 | 研究网络流量预测问题，确定研究方向 || 第3-4周 | 收集网络流量数据，进行数据预处理 || 第5-6周 | 进行特征提取，确定特征组合 || 第7-8周 | 选择机器学习和深度学习模型，并进行训练 || 第9-10周 | 测试和优化模型 || 第11-12周 | 进行模型集成并部署，编写论文 || 第13-14周 | 论文修改、完善等 |3.2 研究计划1. 收集相关文献，通过学习机器学习、深度学习等方法，积累相关知识，为后续研究做好准备。
网络流量的性能分析及模型研究的开题报告
网络流量的性能分析及模型研究的开题报告一、研究背景和意义：随着互联网技术的不断发展和普及，网络流量监测和分析成为了网络管理的重要手段。
网络流量不仅涉及到网络带宽的利用率，还关乎网络的质量、安全和稳定性等方面。
因此，如何对网络流量进行科学的性能分析与建模研究，已成为当今网络技术与管理领域的热点问题。
本课题旨在通过对网络流量的性能分析及模型研究，为网络管理与优化提供理论支持和科学方法。
二、研究内容及方法：1、网络流量性能分析：对网络流量在不同场景下的性能指标进行分析，包括延迟、吞吐量、丢包率等。
通过对网络流量的性能分析，可以帮助我们更好地了解网络的质量和性能状态。
2、网络流量特征研究：对网络流量的大小、类型和分布规律等特征进行研究，以便更好地识别和分类网络流量，为优化网络性能提供有益的参考。
3、网络流量模型研究：通过对网络流量的建模研究，探索网络流量的生成模型、传输模型和传播模型等，并对其进行仿真实验和性能分析，以便更好地理解和优化网络流量行为。
本研究将采用多种方法综合应用，包括理论研究、实验仿真、数据分析和模型建立等，以期达到科学、准确、可靠的研究结果。
三、主要研究内容和研究计划：1、网络流量性能分析：（1）网络流量性能指标的定义和计算方法。
（2）网络流量性能分析方法和评价指标的选择。
（3）网络流量在不同场景下的性能分析和比较研究。
（4）网络流量性能分析结果的可视化和展示。
2、网络流量特征研究：（1）网络流量的基本特征描述和分析。
（2）网络流量分类和识别方法研究。
（3）网络流量分布规律和变化趋势的研究。
（4）网络流量特征对网络性能的影响分析。
3、网络流量建模研究：（1）网络流量的生成模型研究和实现。
（2）网络流量的传输模型研究和仿真实验。
（3）网络流量传播模型研究和性能分析。
（4）网络流量模型应用及实践案例分析。
四、论文结构和章节安排：第一章：研究背景与意义第二章：网络流量性能分析第三章：网络流量特征研究第四章：网络流量建模研究第五章：实验仿真与数据分析第六章：结论和展望五、预期成果与意义：本研究将对网络流量的性能分析和建模研究进行深入探讨，提高了我们对网络流量的认识和理解，为网络管理与优化提供了更为准确和科学的方法。
湖南铁通互联网应用分析系统设计与实现的开题报告
湖南铁通互联网应用分析系统设计与实现的开题报告一、研究背景及目的随着我国互联网的高速发展，网络应用不断增多，网络安全问题也愈发突出。
大数据分析可以有效地提高对网络应用中潜在问题的识别能力，降低网络安全风险。
因此，将大数据分析技术应用于互联网领域，防范网络攻击的能力具有重要意义。
本次研究的目的是针对湖南铁通互联网应用的网络流量和用户行为数据进行分析，设计并实现一套基于大数据分析的应用分析系统，提高监管管理的水平以及对网络攻击的应对能力。
二、研究内容和方案1.数据采集数据采集主要从以下三个方面入手：（1）网络拓扑结构：通过扫描网络拓扑结构获取网络设备、节点等相关信息。
（2）流量数据：通过网络设备抓包获取网络流量相关统计信息。
（3）用户行为日志：通过采集用户在网络中的行为信息，如浏览器历史记录、文件操作记录等日志数据。
2.大数据处理与分析将采集到的数据进行初步处理，使用数据挖掘算法和机器学习算法进行深度挖掘，加以分析，从中提取出有用信息。
分析方向包括但不限于：（1）流量分析：网络流量的来源、去向、类型、协议、丢包率、延迟等方面的分析。
（2）安全风险分析：识别网络攻击类型，分析攻击行为、攻击目标、攻击时间等。
（3）用户特征分析：根据用户行为日志，分析用户个性化需求、用户群体分布、活跃度等。
3.应用系统设计与实现本应用系统主要包括前端界面、后端数据处理、数据可视化展示等模块。
前端界面可以通过Web技术来进行开发，后端开发可以使用Python等语言来实现，数据可视化展示可以使用Echarts等开源工具。
同时，考虑到持久化数据的存储问题，可以使用Mysql等数据库来存储分析结果。
三、预期成果本次研究的预期成果为：（1）设计并实现一套基于大数据分析的网络应用分析系统，可以快速高效地对湖南铁通互联网应用进行分析。
（2）对网络流量和用户行为数据进行深度挖掘和分析，提供生产管理运营决策的依据。
（3）提高湖南铁通互联网监管管理的水平以及对网络攻击的应对能力。
P2P流量识别与分析的开题报告
P2P流量识别与分析的开题报告一、选题背景P2P（peer-to-peer）网络通常被视为一种非常高效的分布式通信框架，如文件共享和流媒体服务等。
然而，在现有的互联网中，P2P网络也被用于非法且危险的目的，例如散布恶意软件、网络钓鱼、盗版等活动。
随着P2P网络的逐渐普及，对于P2P流量的识别和分析显得格外重要。
二、研究内容本文所研究的内容是P2P流量识别与分析。
具体而言，我们将根据P2P网络的特点，通过对网络流量的抓取、分组和特征识别，探讨如何对P2P流量进行识别和分析。
其中，我们将重点考虑以下几个方面：1. P2P网络的特点：在介绍P2P流量识别和分析的方法前，我们将首先介绍P2P网络的特点。
这包括P2P网络的拓扑结构、协议类型、应用场景等。
2. 流量抓取与处理：我们将使用Wireshark等网络抓包工具捕获网络流量，并对捕获到的流量进行预处理，包括去重、过滤等，以便后续的流量分析。
3. 流量特征识别：根据P2P协议的特点，我们将进行P2P流量的特征识别，例如使用的协议、流量大小、报文类型等。
我们还将分析P2P流量在不同协议之间的差异。
4. 流量分类与分析：最后，我们将对已经识别的P2P流量进行分类和分析，例如对P2P文件共享、流媒体应用等不同类型的P2P流量进行分析。
三、研究意义通过本文的研究，我们可以了解P2P网络的特点和工作原理，并且可以在实践中掌握流量抓取、特征识别和流量分析等技术。
这对于网络安全、监管和侵权防止等方面具有重要意义，同时也可以为网络性能优化和提高用户体验等方面提供参考。
四、研究方法本文将采用以下方法进行研究：1. 文献综述：通过查阅已有的相关书籍、论文和文章，了解已有的P2P流量识别和分析研究成果和方法，为本文的研究提供参考和基础。
2. 实验分析：通过对P2P网络流量的抓取和分析，探究P2P流量的特点和规律，以及判断P2P流量是否存在恶意行为。
3. 数据分析与评估：通过对实验数据进行统计和分析，评估本文研究方法的可行性和有效性。
互联网流量分析与建模研究的开题报告
互联网流量分析与建模研究的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的快速发展，互联网流量已经成为数字化经济时代的重要组成部分之一。
互联网流量能够反映出互联网的使用情况和用户行为，对于企业、政府和学术界来说具有很大的价值。
基于互联网流量的分析和建模可以为企业提供精准的广告投放、优化用户体验、优化产品设计等方向，为政府提供科学的公共政策、数据支持决策等方向，为学术界提供深度研究和理论建议等方向。
二、研究内容及方法本研究将以流量分析和建模为主线，探讨互联网流量数据处理的方法和应用。
主要研究内容包括：1. 互联网流量数据获取和处理方法研究：通过网络爬虫或第三方数据采集平台获取数据，并采用数据采样、清洗、去重等方法进行预处理。
2. 互联网流量特征分析方法研究：通过数据挖掘和机器学习技术，分析流量数据中的用户行为、时间特征、地域特征等，挖掘数据中的信息和规律，以提升数据的价值。
3. 互联网流量建模方法研究：以建立识别模型、预测模型、分类模型等为主要目标，通过机器学习模型的建立和算法优化，达到对流量的预测、分析和行为识别的目的。
三、研究预期成果本研究将获得以下主要成果：1. 互联网流量数据分析和建模技术：熟悉网络爬虫、数据挖掘和机器学习等技术，能够对互联网流量数据进行深入分析和建模，并提供有针对性的应用建议。
2. 实战应用案例：掌握互联网流量数据分析和建模的应用场景，针对企业的实际业务问题，提供切实可行的数据化解决方案。
3. 研究论文及成果发表：以互联网流量分析为主题，撰写学术论文，并提交到相关学术期刊或同行评审会议上发表，展现研究成果。
四、研究计划和进度安排研究计划和进度安排如下：1. 实施互联网流量数据采集和预处理。
2. 探讨互联网流量特征分析的方法和技术，并分析部分case实例进行分析。
3. 建立互联网流量建模模型，对不同的数据特征进行建模，但需设定相关限制。
4. 对研究成果进行论文撰写，完成10K篇的研究论文。
网络流量数据处理的研究的开题报告
网络流量数据处理的研究的开题报告开题报告：网络流量数据处理的研究一、研究背景随着网络技术的不断发展和普及，网络流量数据的规模和复杂度呈现出快速增长的趋势。
网络流量数据处理的研究，旨在从海量的网络流量数据中提取有用的信息，为网络安全监测、网络优化、网络管理等领域提供支持。
目前，网络流量数据处理的研究主要分为两类：传统的离线数据处理和基于实时处理的流式数据处理。
离线数据处理具有较高的数据处理能力，可以处理大规模数据，但是数据处理速度较慢，不适用于实时监测和响应；而流式数据处理可以实时处理海量的数据流，但是由于数据流的变化和不确定性，实时处理的精度和效率会受到影响。
因此，目前网络流量数据处理的研究面临着如何兼顾离线数据处理和流式数据处理优点的挑战。
该研究将聚焦于如何设计一种基于实时处理的网络流量数据处理方法，以提高网络流量数据处理的精度和效率。
二、研究内容该研究将围绕实时处理的网络流量数据处理展开，主要内容如下：1. 研究网络流量数据处理的实时性要求，分析实时处理的优缺点和存在的问题。
2. 针对实时处理的网络流量数据处理方法，对当前主流的实时数据处理技术进行综述和分析，包括数据流处理、分布式处理、机器学习算法等。
3. 设计基于实时处理的网络流量数据处理框架，以提高网络流量处理的精度和效率。
4. 实验验证该方法的有效性和性能，对比该方法与传统方法的优劣，以及不同算法的差异。
三、研究意义该研究拟解决了网络流量数据处理中实时性与精度的冲突问题，具有以下研究意义：1. 提高网络流量数据处理的实时性和精度，为实现网络安全监测、网络优化、网络管理等领域提供支持。
2. 探索实时网络流量数据处理的新方法和新算法，拓展了实时数据处理的研究领域和应用范围。
3. 为相关领域研究提供参考和借鉴，推动实时数据处理技术的发展和应用。
四、研究方法该研究将采取以下研究方法：1. 通过文献综述和分析，了解目前实时网络流量数据处理的研究现状和存在的问题。
基于流量特征的P2P应用分析与控制的开题报告
基于流量特征的P2P应用分析与控制的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的快速普及和带宽的不断提升，P2P应用程序在今天的网络环境下得到了广泛的应用。
在P2P模式下，数据流量具有自我调节的特性，可以快速地适应网络状况的变化，使得用户可以更快更稳定地下载和上传文件。
但是，P2P应用程序对网络带宽的消耗也非常大，对于网络安全和网络管理造成了很大的挑战，如何对P2P应用程序进行合理的控制和管理成为了当前网络研究领域的热点问题之一。
近年来，基于流量特征的P2P应用分析和控制逐渐成为了P2P应用管理的主要方法，流量特征包括带宽、TCP/UDP端口号、流量大小等，能够有效地刻画P2P应用程序的数据流量行为。
在此基础之上，研究人员通过识别和分类P2P应用程序的流量特征，构建P2P应用识别与分类系统，实现了对P2P应用程序的控制和管理。
尤其是在网络安全、网络流量优化等方向，该方法得到了广泛的应用和研究。
对于网络管理员和企业来说，能够对P2P应用程序进行准确和有效的识别和管理，可以帮助他们更好地维护网络安全和网络质量，提高网络性能和用户体验。
二、研究内容和技术路线本论文研究的内容是基于流量特征的P2P应用分析与控制，具体包括以下几个方面：1、P2P应用程序的流量特征分析与分类。
对主流的P2P应用程序进行流量特征分析和分类，探究P2P应用程序的流量行为特征及其对网络带宽的影响。
2、基于流量特征的P2P应用识别与分类系统设计。
基于机器学习和数据挖掘技术，构建P2P应用识别与分类系统，将P2P应用程序流量特征和应用程序进行关联，快速准确地识别和分类P2P应用程序。
3、基于流量特征的P2P应用控制与管理系统设计。
构建P2P应用控制和管理系统，通过对P2P应用程序进行控制和管理，实现网络带宽的优化和合理分配。
技术路线：1、P2P应用程序的流量特征分析与分类（1）P2P应用程序的流量特征分析。
通过对主流P2P应用程序进行抓包分析，提取P2P应用程序的流量特征，包括带宽、TCP/UDP端口号、流量大小等。
网络流量分析中的流量特征提取与异常检测研究
网络流量分析中的流量特征提取与异常检测研究随着信息技术的迅猛发展，互联网在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，随之而来的是各种网络安全威胁和网络攻击事件的增加。
为了保护网络的安全，网络流量分析成为了一种重要的技术手段。
在网络流量分析中，流量特征提取和异常检测是两个关键的研究方向，本文将重点探讨这两个方面的研究进展。
一、流量特征提取流量特征提取是指从网络数据流中提取出能够反映流量行为的有意义的特征。
通过准确地提取和分析这些特征，可以更好地理解网络流量并识别潜在的威胁。
流量特征可以分为传输层特征和应用层特征两种。
传输层特征主要包括：源IP地址、目的IP地址、源端口和目的端口、传输协议、流量大小、数据包计数等。
这些特征可以帮助我们确定网络流量的源和目的地、流量的传输方式以及流量的规模。
例如，源IP地址和目的IP地址可以帮助我们识别流量的来源和去向，从而追踪和阻断潜在的恶意流量。
应用层特征主要包括：应用层协议、域名、URL、Payload等。
这些特征可以帮助我们判断流量是由哪种应用程序生成的，从而对不同应用程序产生的流量进行分类和分析。
例如，通过分析HTTP请求中的域名和URL，我们可以检测到恶意网站或网络钓鱼的活动。
二、异常检测异常检测是指通过对网络流量进行分析，及时发现和识别不符合正常行为模式的流量。
异常流量可能是由网络攻击、恶意行为或其他异常情况引起的。
在异常检测中，常用的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是最传统和简单的方法，通过定义一系列规则来检测异常流量。
例如，我们可以通过设置特定的阈值限制，当流量超过阈值时就触发警报。
虽然这种方法容易实现，但它对于复杂的网络环境和变化的攻击方式通常无法提供良好的检测效果。
基于统计的方法是通过建立模型来对正常的网络行为进行建模，并将与模型预测不符的流量视为异常。
这种方法的优点是可以适应不同的网络环境和攻击方式，并且能够提供一定程度的自适应性。
网络业务量特性的分析与研究的开题报告
网络业务量特性的分析与研究的开题报告1. 研究背景和意义随着互联网的普及和数字化的加速，网络业务量不断增长已经成为互联网公司和网络运营商的重要指标之一。
特别是在2020年全球新冠疫情期间，家庭办公、在线教育和线上购物等网络应用迅速增长，网络业务量更是呈现爆发式增长。
因此，对网络业务量的特性进行分析和研究是非常必要和重要的。
网络业务量特性研究可以帮助企业和运营商了解网络应用的使用情况和用户行为，为他们提供更好的网络服务，以满足用户需求和提高用户满意度。
同时，在网络资源分配和网络建设方面也有重要意义。
网络业务量特性的分析和研究可以帮助企业和运营商更好地规划网络资源，提高网络带宽的利用效率和优化网络构建。
2. 研究现状和存在问题目前，已有学者对网络业务量的特性进行了研究。
例如基于深度学习的网络流量预测模型、基于网络数据包分类的网络流量分析等方面。
但是，目前在网络业务量特性方面研究存在以下问题：（1）对网络业务量特性的研究不够细致;（2）缺乏针对不同业务量因素的分类和定量研究;（3）缺少对网络业务量动态变化的研究。
因此，本研究将对网络业务量特性进行更为精细的分析和研究，同时考虑不同的业务量因素和网络业务量动态变化。
3. 研究内容和方法本研究的主要内容和方法如下：（1）分析和总结已有的网络业务量特性研究，归纳各种业务量类型及其特性;（2）综合应用统计学、机器学习等方法，通过数据挖掘技术分析网络业务量的时间特性、空间特性、频域特性以及与其他网络参数的关联性;（3）根据分析结果，对网络业务量进行分类和定量分析，研究其变化规律和趋势，并推导出相应的数学模型。
4. 预期成果和意义通过对网络业务量特性的分析和研究，本研究预期得到以下成果：（1）对网络业务量的分类和定量分析，揭示其变化规律和趋势;（2）推导出相应的数学模型，提供网络资源规划和网络建设决策的参考;（3）为企业和运营商提供更好的网络服务，以满足用户需求和提高用户满意度。
互联网流量分类与识别方法研究的开题报告
互联网流量分类与识别方法研究的开题报告一、选题背景与意义随着互联网数字化时代的到来以及移动互联网的迅速发展，人们的生活方式也出现了很大的变化。
互联网的快速发展，导致了网络传输数据量的大幅度增加，网络流量也随之快速增长，网络资源得到了充分利用，但是同时也会带来问题，如网络带宽的消耗和网络安全的威胁等。
因此，对网络流量的分类与识别技术的研究变得越来越重要。
网络流量的分类与识别技术可以对网络带宽的管理、网络安全的维护以及网络服务的提供等方面起到重要的作用，使网络的性能得到更好的发挥。
二、研究的目的和内容本次研究旨在探索互联网流量的分类与识别方法，通过对互联网流量特征的分析与建模，研究网络流量分类与识别算法，提高网络流量的处理效率与准确度，保障网络服务的可靠性和安全性。
具体研究内容包括：1.互联网流量的基本概念和分类方法研究，分析互联网流量的特点和规律；2.互联网流量分类与识别技术的研究，包括机器学习、数据挖掘、深度学习等相关算法的应用；3.建立互联网流量分类与识别模型，对不同类型的网络流量进行分类和识别，实现对网络流量的监控和管理；4.对研究结果进行实验验证和分析，评估网络流量分类与识别算法的效率和准确性。
三、研究方法和技术路线本次研究采用文献调研、数据分析、算法实现、实验验证等综合研究方法，具体技术路线如下：1.收集网络流量数据，进行数据预处理和特征提取，建立互联网流量数据集；2.基于数据集进行机器学习、数据挖掘、深度学习等相关算法研究，探索适合互联网流量分类与识别的算法模型；3.通过对算法模型的训练和优化，提高分类和识别的准确度和效率；4.对模型进行实验验证和分析，评估模型的性能和可靠性；5.结合实验结果对研究进行总结和归纳，为互联网流量分类与识别技术的发展提供参考。
四、预期成果和意义预期成果：1.互联网流量分类与识别算法模型的构建与优化，提高网络流量分类的准确度和效率；2.建立适用于网络流量分类与识别的数据集和相应的测试平台，为后续研究提供基础和参考；3.相应的算法实现和数据处理代码，便于其他研究者进行参考和改进；4.论文发表及相关的学术交流成果。
HTTP流量特征分析与产生的开题报告
HTTP流量特征分析与产生的开题报告一、选题背景随着网络时代的到来，人们已经离不开网络，而HTTP协议是当前互联网上最常用的协议，它支持客户端与服务器之间的通信，用于在Web浏览器和服务器之间传输数据。
因此，HTTP流量的特征分析成为了网络安全领域的热门研究方向。
二、研究内容和意义本文拟从HTTP流量的角度出发，结合当前网络环境下的安全威胁，对HTTP流量特征进行分析，构建HTTP流量的特征提取模型，并利用机器学习算法分析其对应的数据集，建立HTTP协议的异常流量检测模型，实现对HTTP流量的检测与分析，为网络安全提供保障。
三、主要工作- 梳理HTTP协议的基本概念和工作原理。
- 在深入研究HTTP流量特征的基础上，构建HTTP流量的特征提取模型并实现数据集的构建。
- 利用机器学习算法设计HTTP协议的异常流量检测模型，并对模型进行训练和测试。
- 针对模型的检测能力和准确率进行分析与评估，并根据分析结果进一步完善模型。
四、预期目标通过本文的研究，预计能够实现以下目标：- 深入理解HTTP协议的工作原理和特征分析方法。
- 构建HTTP流量的特征提取模型，并实现对应的数据集。
- 利用机器学习算法设计HTTP协议的异常流量检测模型。
- 对模型进行实验评估，分析分类准确率和检测能力。
- 最终实现对HTTP流量的检测与分析，提高网络安全防护能力。
五、初步思路- 系统研究HTTP协议的工作原理和特征分析方法，构建HTTP流量的特征提取模型，并实现对应的数据集。
- 基于机器学习算法，设计HTTP协议的异常流量检测模型，并对模型进行训练和验证。
- 对模型的性能指标、检测能力、误判率等进行实验评估，并对结果进行分析。
- 最终实现HTTP流量的检测与分析，为网络安全提供保障。
六、研究难点- 如何准确提取HTTP流量特征。
- 如何处理数据集中的噪声和异常值。
- 如何设计合适的机器学习算法，提高模型的分类准确率和检测能力。
网络信息提取系统关键技术研究与实现的开题报告
网络信息提取系统关键技术研究与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的迅猛发展，网络上的信息呈现爆炸式增长，对信息的提取和利用成为了新时代的一个重要问题。
网络信息提取系统是解决这个问题的一个重要手段，它可以自动地从海量的网络信息中提取出我们关心的内容，并将其整合、分析和利用。
比如，通过网络信息提取系统，我们可以获取商品和服务的价格、评论和评价，进行竞争分析、市场研究和用户画像等。
二、研究意义网络信息提取系统是一个涉及多学科的领域，它需要结合计算机科学、自然语言处理、机器学习等多种技术手段来解决各种问题，因此，其研究具有重要的理论和实践意义。
通过对网络信息提取系统的研究，可以：提高信息的获取效率和准确性。
网络上的信息海量且复杂，如何从中提取出我们所需的信息并进行分析和利用是一个关键的问题。
采用网络信息提取系统能够自动化地完成这一任务，大幅提高信息获取的效率和准确性。
促进产业的升级和转型。
网络信息提取系统可以应用于社交媒体分析、市场研究、金融风险控制等多个领域。
推动该技术的应用，可以促进企业的升级和转型，提高其市场竞争力。
三、研究内容本课题旨在研究网络信息提取系统的关键技术并进行系统的实现，具体内容包括：1. 研究自然语言处理方法，实现对网络文本的分析和理解。
2. 研究机器学习算法，实现对网络信息的自动分类和聚类。
3. 研究信息提取方法，实现从网络中提取出我们所需的信息。
4. 设计和开发一个完整的网络信息提取系统，并进行实验和评估。
四、研究方法本课题将采用以下方法：1. 文献调研法。
通过查找和阅读文献，了解网络信息提取系统的研究现状、发展趋势和存在问题，进而确定研究内容和方法。
2. 实验研究法。
通过设计和编写实验程序，采集大量的网络数据，并进行分析和处理，从而验证研究成果的有效性和实用性。
3. 经验总结法。
通过对实验数据的分析和总结，总结出网络信息提取系统的关键技术和应用方法，为进一步的研究提供理论和实践基础。
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开题报告通信工程网络流量应用层特征分析与提取一、课题研究意义及现状意义：随着P2P技术的发展，P2P流量已经占据了整个互联网流量的60~90%，逐渐成为其重要组成部分。
P2P应用的不断增加，其抢占带宽的特点造成了网络带宽的巨大消耗，甚至引起网络拥塞，对其他应用的服务质量造成了威胁，损害了ISP的利益。
另一方面，P2P环境下文件共享的方便和选路机制的快速，为网络病毒和不健康信息等也提供了更好的入侵机会。
因此，实现P2P流量的准确识别对于有效管理网络和合理利用网络资源都具有重要意义。
现状：就目前国内外研究现状而言，主要可分为基于人工经验和基于机器学习的P2P流量识别方法。
目前，基于人工经验的P2P流量识别方法主要可分为三类：第一类基于端口的识别方法，由于P2P技术采用端口跳跃、随机端口等方式来逃避检测，该方法对于大部分P2P应用已不再有效；第二类基于应用层数据的识别方法，通过提取应用层数据，分析其载荷所包含的协议特征值，来判断网络流量是否属于P2P，该方法准确性高，但可扩展性差且缺乏加密数据识别功能，同时也无法识别新出现的和未知的P2P应用；第三类基于流量特征的识别方法，该方法通过对传输层数据包进行分析并结合P2P网络所表现出来的流量特征，来识别P2P流量。
研究采用基于应用层签名的识别方法, 分析和识别PPstream、PPlive、QQlive、UUsee 和SopCast 五个主流的P2P 流媒体应用平台中第三阶段media chunk数据传输部分的流量。
基于应用层签名识别方法的关键是签名特征的提取。
选择签名特征的原则是:在数据传输过程中必定会出现且具有稳定形态, 优先选择会重复出现的特征字符串, 同时考虑对识别精度和识别效率的影响,要求特征字符串长度应适中。
目前获得应用层签名特征的方法主要有基于相关的开发文档和基于报文TRACE的数据分析这两种方法。
目前主流P2P 流媒体平台的通信协议均为私有协议, 并不能获取相关的开发文档,无法采用基于开发文档的方法来获取签名特征。
因此常采用基于报文TRACE 的数据分析方法来获得主流P2P流媒体平台的应用层签名特征。
我们在这里采用的是etherpeek抓包工具用监听统计和捕获数据包两种方式进行网络分析。
二、课题研究的主要内容和预期目标本课题主要完成的工作：（1）阅读网络流量识别相关文献，跟踪国外内相关研究，了解研究现状；（2）在Windows下实现网络数据包的捕获，分析并显示捕获到的数据包信息；（3）分析各类网络协议，尤其是P2P协议的流量特征；（4）提取各类网络流量的特征，建立应用层流量特征库；（5）评估所提取的网络流量特征的准确性与唯一性。
预期目标：课题预计能够完成网络流量的抓包、分流、P2P流量的识别、以及网络流量特征的准确性与唯一性评估。
成果形式为程序代码与毕业论文。
三、课题研究的方法及措施1 分析各类网络应用的应用层协议每个应用层协议都是为了解决某一类应用问题，而问题的解决又往往是通过位于不同主机中的多个应用进程之间的通信和协同工作来完成的。
应用层的具体内容就是规定应用进程在通信时所遵循的协议。
应用层的许多协议都是基于客户服务器方式。
客户(client)和服务器(server)都是指通信中所涉及的两个应用进程。
客户服务器方式所描述的是进程之间服务和被服务的关系。
客户是服务请求方，服务器是服务提供方。
分析各类应用层协议如：SMTP, HTTP, TELNET, FTP,BT。
2．分析数据包的应用层净荷特征，主要采用抓包工具抓包分析。
图1 HTTP数据包的EtherPeek解析图本课题研究采用的抓包工具是etherpeek NX。
依靠etherpeek 抓包工具获取数据包信息。
启动EtherPeek ，"File"->"New"->弹出的"Capture Option"对话框，在左侧列表框中选择"Filters"->在右侧列表框选择自己需要的"Filter"（例如TCP,在这里可以通过右键菜单"Insert"新建一个自定义的过滤器）->点击"确定"，弹出数据包列表框->点击"Start Capture"即开始数据包的捕获，当有符合过滤规则的数据包被捕获到后就会在列表框中显示出来。
在数据包列表框中双击某一数据包，将打开该数据包的详细结构图，从以太头到应用层数据都被很清晰地分析出来，这对于学习和分析各种数据包的结构是非常有用的(如图1所示)。
大多数协议在净荷中含有一个协议特定字符串用于区分不同协议，这些字符串通常是公开的或易于得到的，通过检测和匹配这一字符串可以实现流量的识别。
所以分析数据包的应用层净荷特征是实现P2P应用及各协议流量识别的关键。
3. 提取应用层特征标签，建立应用层流量特征库不同应用类型的流量在某些流行为属性上有差异，这些属性成为特征（如IP地址，端口号，包长度，到达时间等），将每次提取的应用层特征收集并建立一个流量特征库。
(如图2所示)。
协议特征串HTTP HTTP/.GETMSN MSG、NLN、PNG\r\n、OUT、QNG、VER、MSNPBT BitTorrentFTP ACCT、CWD、CDUP\r\n、SMNT、REIN\r\n、PORTSMTP HELO、EHLO、MAIL、FROM、RCPT TO:、VRFY、EXPN、POP3 -OK、-ERR、APOP、TOP、UIDLSIP REGISTER、INVTTE、ACK、BYE、CANCEL、SIPcMulc 开头第一个字节：0x03 or 0xc5 or 0xd4QICQ 开头第一个字节：0x02、第四、五字节：协议号图2 九类协议的特征串4.数据包与特征库匹配识别流量在设定的一段时间内，将具备相同5元信息{源(IP地址，端口号)，目的（IP地址，端口号），协议类型(TCP/UDP)}的数据包定义为一个流。
以这样的流为单位进行应用层特征匹配，并将匹配结果连同5元信息存入相应的流结构体中，每到达一个数据包，则在内查找该数据包所属的流结构是否已有特征匹配结果。
若没有，则将该数据包的应用层数据与特征库中的所有特征进行匹配。
整个过程如图3：图3 整体框架图5.存在的难点最大的困难应该是网络上的应用程序太多，而且不少应用的流特征又十分相似，很难确定提取的特征是否准确和唯一，有效特征的提取很难。
另个对于应用层加密的流量提取应用层特征几乎不可能。
四、课题研究进度计划2010-2011第一学期：第2－6周：指导教师介绍网络相关技术，学生学习并熟悉相关的通信网络基本知识与专业技术，师生讨论确定毕业设计课题。
第7－8周：指导教师介绍文献检索和阅读方法，介绍抓包工具和外文翻译方法。
学生作好相关文献阅读的资料笔记和文献摘要，理解并简单描述各种识别方法，初步形成识别方案；熟悉一个抓包工具，深入理解TCP/IP协议。
第9－11周：指导教师介绍文献综述写作方法，指导学生开题。
学生根据上一阶段的文献资料查找和阅读，完成2000字的文献综述，完成一篇相关英文文献资料的翻译；形成设计方案，书写开题报告及PPT，准备开题答辩。
第12－15周：指导教师对学生进行指导及解惑，并进行过程管理监督。
学生设计并实现在Windows下网络数据包的捕获，分析并显示捕获到的数据包信息。
第16－20周：指导教师对学生进行指导及解惑，讨论并辅导算法设计，并进行过程管理监督。
学生设计并实现识别方案和识别算法，并评估识别性能，完成软件设计。
2010-2011第二学期：第1－3周：指导教师介绍毕业论文写作方法与写作要求，指导学生毕业论文的书写。
学生根据文献综述、流量识别方案与算法和软件设计、实现及测试结果，书写毕业论文初稿。
第4－5周：指导教师审查并提出修改完善建议。
学生按要求修改论文及软件成果。
第6－8周：学生上交设计成果与论文打印稿，送交指导教师与评阅老师评审。
同时做好答辩PPT讲稿，做好答辩准备。
第9－11周：毕业答辩以及答辩结束后的成绩评定与总结。
学生提交所有相关材料。
五、参考文献[1] Standaert et al.Efficient Implementation of Rijndael Encryption in Recinfigurable Hardware Improvements and Design Tradeoffs[C].In: CHES 2003.LNCS 2779.2003:3 34~350.[2] 刘佳熊.基于DPI和DFI的对等网络流量识别技术. [硕士学位论文]:燕山大学,电子系,2010,5.[3] 米淑云.IP网络流量监控系统的研究与实现.[硕士学问论文]:北京邮电大学,2008,8.[4] 张晓辉.对等网络（P2P）网络通信原理.人民邮电出版社,2007:124~159[5] 邢小良.流量检测技术及其应用.人民邮电出版社,2007:77~95[6] 陈亮,龚俭,徐选.基于特征串的应用层协议识别[J],计算机工程与应用2006,vol.24:1008~8831.[7] 徐周李,基于应用层签名特征的P2P流媒体流量识别技术研究.国防科学技术大学,2008.11.[8] 张娜.基于正则表达式的深度包检测研究.[硕士学位论文]:华东师范大学,2007.1.[9] 曹香港.应用L7-filter实现对P2P流的控制.电脑编程技巧与维护,2009.7.[10] 陈献庆.应用层协议过滤系统设计与实现.[硕士学位论文呢]:电子科技大学,2007.6.[11] 周德荣.基于Linux的高性能网络数据捕获技术研究[J].西南民族大学学报（自然科学版）,2009,35(6):1281~1284.[12] 曾树洪.Netfilter防火墙下L7-filter模块的研究和应用.微计算机信息.2010.。