本文關(guān)鍵詞：移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻類協(xié)議識別技術(shù)研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,移動終端在人們生活中的地位逐步加重。其中音視頻類的應(yīng)用正是用戶使用的熱點,在總體應(yīng)用使用量中占有很大比重。通過對此類應(yīng)用識別,運(yùn)營商可以收集用戶在線觀看音視頻等行為習(xí)慣,進(jìn)而為用戶提供用戶差異化服務(wù),也可以服務(wù)于對移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻應(yīng)用的安全審計,構(gòu)建規(guī)范的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。 目前針對傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)議識別技術(shù)已經(jīng)相對成熟,但對于移動網(wǎng)絡(luò)中的音視頻應(yīng)用的識別研究還剛開始受到關(guān)注。本文主要是研究移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻類協(xié)議識別技術(shù)。首先通過對傳統(tǒng)應(yīng)用協(xié)議的識別方法的優(yōu)缺點和適用范圍進(jìn)行對比,以及對移動互聯(lián)網(wǎng)中音視頻應(yīng)用協(xié)議數(shù)量多、更新快等特點的研究,有針對性的提出基于特征的移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻應(yīng)用協(xié)議的識別方法。之后從移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻應(yīng)用協(xié)議的數(shù)據(jù)的分析中獲取不同應(yīng)用協(xié)議的特征,利用特征實現(xiàn)對音視頻應(yīng)用協(xié)議的識別。在開發(fā)音視頻應(yīng)用協(xié)議識別程序和對大量實驗的結(jié)果分析后,為了改進(jìn)移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻應(yīng)用協(xié)議識別過程在效率上的不足,提出并實現(xiàn)了對移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻類應(yīng)用協(xié)議的特征的自動提取。最后通過對特征自動提取系統(tǒng)的實驗結(jié)果的研究,利用數(shù)據(jù)包長度進(jìn)行對音視頻應(yīng)用協(xié)議的初步判斷的方法,對特征自動識別系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化、改進(jìn),進(jìn)一步提高特征自動提取的效率,進(jìn)而提高基于特征的移動互聯(lián)網(wǎng)的音視頻應(yīng)用協(xié)議效率。經(jīng)過測試,該方法可以適用于實際生產(chǎn)環(huán)境。
【關(guān)鍵詞】：移動互聯(lián)網(wǎng) 音視頻應(yīng)用 特征 協(xié)議識別
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.01;TN929.5
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-18
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排15-18
• 2 應(yīng)用協(xié)議識別方法的相關(guān)研究18-29
• 2.1 應(yīng)用協(xié)議識別基本概念18
• 2.2 基于端口的協(xié)議識別技術(shù)18-20
• 2.2.1 端口分類18-19
• 2.2.2 基于端口的協(xié)議識別具體方法及優(yōu)缺點19-20
• 2.3 基于流動態(tài)行為特征的協(xié)議識別技術(shù)20-23
• 2.3.1 基于流動態(tài)行為特征的協(xié)議識別技術(shù)的基本思想20-22
• 2.3.2 基于流動態(tài)行為特征的協(xié)議識別技術(shù)的方法22
• 2.3.3 基于流動態(tài)行為特征的協(xié)議識別技術(shù)的優(yōu)缺點22-23
• 2.4 基于負(fù)載內(nèi)容特征的識別技術(shù)23-25
• 2.4.1 基于負(fù)載內(nèi)容特征的協(xié)議識別技術(shù)發(fā)展24-25
• 2.4.2 基于負(fù)載內(nèi)容特征的協(xié)議識別技術(shù)的優(yōu)缺點25
• 2.5 基于正則表達(dá)式的協(xié)議識別方法25-27
• 2.5.1 基于正則表達(dá)式的協(xié)議識別方法的實現(xiàn)原理25-26
• 2.5.2 基于正則表達(dá)式的協(xié)議識別方法的優(yōu)缺點26-27
• 2.6 應(yīng)用協(xié)議識別方法評判標(biāo)準(zhǔn)27-28
• 本章小結(jié)28-29
• 3 基于特征的音視頻應(yīng)用協(xié)議識別技術(shù)研究29-44
• 3.1 移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻應(yīng)用協(xié)議特點30-32
• 3.1.1 應(yīng)用數(shù)量眾多30-31
• 3.1.2 應(yīng)用更新、換代速度快31
• 3.1.3 數(shù)據(jù)流量的構(gòu)成分類多樣性31-32
• 3.1.4 應(yīng)用開發(fā)過程不規(guī)范32
• 3.1.5 特點總結(jié)與方法選取32
• 3.2 移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻應(yīng)用數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)32-37
• 3.2.1 數(shù)據(jù)獲取32-34
• 3.2.2 數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)分析34-37
• 3.3 基于特征的應(yīng)用協(xié)議識別原理37-41
• 3.3.1 基于特征的應(yīng)用協(xié)議識別原理介紹37-38
• 3.3.2 特征的查找方法38-39
• 3.3.3 基于特征的應(yīng)用協(xié)議識別方法流程說明39-41
• 3.4 基于特征的應(yīng)用協(xié)議識別系統(tǒng)實現(xiàn)41-43
• 3.4.1 結(jié)構(gòu)體定義41-42
• 3.4.2 應(yīng)用協(xié)議識別部分關(guān)鍵代碼實現(xiàn)介紹42-43
• 3.5. 系統(tǒng)測試及結(jié)果展示43
• 本章小結(jié)43-44
• 4 特征自動提取的方法研究44-54
• 4.1 基于特征的協(xié)議識別方法存在的問題44-45
• 4.1.1 特征查詢的問題描述44
• 4.1.2 特征查詢的問題的解決方案44-45
• 4.2 動態(tài)規(guī)劃算法介紹45-46
• 4.2.1 動態(tài)規(guī)劃算法概述45-46
• 4.2.2 動態(tài)規(guī)劃算法適用問題46
• 4.3 基于最長公共子串算法改進(jìn)特征提取問題46-49
• 4.3.1 最長公共子串算法介紹46-47
• 4.3.2 最長公共子串算法在特征提取中的應(yīng)用47-48
• 4.3.3 特征自動提取方法流程介紹48-49
• 4.4 特征自動提取系統(tǒng)實現(xiàn)49-53
• 4.4.1 最長公共子串關(guān)鍵實現(xiàn)代碼展示50-51
• 4.4.2 數(shù)據(jù)包解析結(jié)構(gòu)體介紹51-52
• 4.4.3 特征自動提取系統(tǒng)關(guān)鍵代碼介紹52-53
• 本章小結(jié)53-54
• 5 系統(tǒng)實現(xiàn)及實驗分析54-64
• 5.1 基于特征的協(xié)議識別系統(tǒng)結(jié)果分析與改進(jìn)54-57
• 5.1.1 音視頻應(yīng)用協(xié)議識別情況結(jié)果展示及分析54-55
• 5.1.2 音視頻應(yīng)用協(xié)議識別準(zhǔn)確度情況結(jié)果展示及分析55-56
• 5.1.3 基于特征的音視頻應(yīng)用協(xié)議系統(tǒng)展示平臺改進(jìn)56-57
• 5.2 基于最長公共子串算法改進(jìn)特征提取系統(tǒng)分析與改進(jìn)57-62
• 5.2.1 特征自動提取結(jié)果展示57-59
• 5.2.2 自動提取的特征與已知特征結(jié)果比對59-61
• 5.2.3 特征自動提取方法問題與改進(jìn)61-62
• 5.3 基于協(xié)議識別標(biāo)準(zhǔn)對系統(tǒng)評價62-63
• 本章小結(jié)63-64
• 6 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 論文工作總結(jié)64
• 6.2 論文工作展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果69-71
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 范慧萍;宣蕾;陳曙暉;黃高平;;基于正則表達(dá)式的應(yīng)用層協(xié)議識別加速[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2008年S1期

2 孫欽東;管曉宏;周亞東;;網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容審計研究的現(xiàn)狀及趨勢[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2009年08期

3 陳亮;龔儉;徐選;;基于特征串的應(yīng)用層協(xié)議識別[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年24期

4 王杰;石成輝;;基于正則表達(dá)式的動態(tài)應(yīng)用層協(xié)議識別方案[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年18期

5 張毅超;車玫;馬駿;;求最長公共子串問題的算法分析[J];計算機(jī)仿真;2007年12期

6 于海英;趙俊嵐;;最長公共子序列算法在程序代碼相似度度量中的應(yīng)用[J];內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年02期

7 趙娟;樊超;;動態(tài)規(guī)劃方法的應(yīng)用研究[J];計算機(jī)時代;2014年02期

8 高凱;趙登攀;;PCAP文件格式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包分析軟件設(shè)計與實現(xiàn)[J];軟件導(dǎo)刊;2013年12期

9 徐莉;趙曦;趙群飛;秦濤;;利用統(tǒng)計特征的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用協(xié)議識別方法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2009年02期

10 孫正健;陳瑞青;;略談4G發(fā)展背景下網(wǎng)絡(luò)通信的發(fā)展走向[J];無線互聯(lián)科技;2014年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 林平;網(wǎng)絡(luò)流量的離線分析[D];北京郵電大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：移動互聯(lián)網(wǎng)音視頻類協(xié)議識別技術(shù)研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：388176