基于数据流的轻量级统计信息应用协议识别毕业设计

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摘要：
应用协议识别技术是网络安全的重要组成部分。在网络通信会话中识别那个应用层协议正在使用是很重要的，这关系到服务优先级的质量，以及网络安全的监控。当前大部分应用协议识别算法是通过数字签名匹配来实现，而数字签名则依赖字符串或者正则表达式。本课题将展示一个基于统计的指纹协议识别算法，通过科学统计应用层数据流的方法能够可靠识别应用程协议。本课题用到的协议匹配算法采用了Kullback-Leibler差异（简称KL距离）：就是将观察到的网络信息流产生的指纹和已知协议的指纹进行比较，从而得出正在使用的协议类型。

目录：
摘要
Abstract
1, 绪论
1,1选题背景
1,2 课题意义
2, 基于统计的应用协议识别概述
2.1流量的统计特征
2.2 KL距离
2.3基于统计的协议识别的优势
3, 应用层协议识别的关键技术
3.1基于流的协议识别
3.2协议的指纹数据
3.3 生成指纹数据
3.4指纹比较算法
4, 基于统计的应用协议识别的设计和实现
4.1设计的目标
4.2总体架构
4.3实现模块
4.4实现结果
5, 实验结果的分析
    5.1 算法的识别精度分析
    5.2 算法的存在的问题
    5.3 改进的方向
6, 总结和讨论
    6.1 论文总结
    6.2 论文讨论

论文字数：15558
包含资料：


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