規(guī)模不斷擴大,異構(gòu)性越來越高,復(fù)雜性不斷增加等已經(jīng)成為當前計算機網(wǎng)絡(luò)的突出特點,面對網(wǎng)絡(luò)用戶的不斷增加、以及網(wǎng)絡(luò)寬帶的大幅度提升等問情況,若是不能高效地對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行管理,就很難保證提供一個令人滿意的服務(wù),因此,在這樣的環(huán)境下,準確識別網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用協(xié)議顯得尤為重要。本文主要從改課題的研究背景和意義、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用協(xié)議識別的主要方法等方面進行研究。 

【文章來源】：電子技術(shù)與軟件工程. 2015,(19)

【文章頁數(shù)】：1 頁

【文章目錄】：
1 研究背景與意義
2 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用協(xié)議識別的主要方法
    2.1 網(wǎng)絡(luò)流特征提取
    2.2 基于負載簽名的應(yīng)用協(xié)議識別方法
    2.3 基于機器學習的應(yīng)用協(xié)議識別方法
3 總結(jié)與展望


【參考文獻】：
期刊論文
[1]集成學習:Boosting算法綜述[J]. 于玲,吳鐵軍.  模式識別與人工智能. 2004(01)

碩士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)流量特征提取與流量識別研究[D]. 馬婧.北京郵電大學 2012
[2]基于機器學習的網(wǎng)絡(luò)流量分類系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 許孟晉.國防科學技術(shù)大學 2010



本文編號：3644605