恶意URL近实时检测分析系统的设计和实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 恶意URL检测研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 恶意URL近实时检测分析的相关理论技术 | 第20-28页 |
| 2.1 在线学习 | 第20-22页 |
| 2.2 消息系统Kafka | 第22页 |
| 2.3 流式计算框架Flink | 第22-24页 |
| 2.4 检索引擎ElasticSearch | 第24页 |
| 2.5 流数据采集传输系统 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 恶意URL近实时检测分析系统的分析和设计 | 第28-44页 |
| 3.1 大规模恶意URL分类实时性问题 | 第28-32页 |
| 3.1.1 流式数据处理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 检测模型更新 | 第29-32页 |
| 3.2 海量数据检索问题 | 第32-34页 |
| 3.2.1 检索方案分析 | 第32-33页 |
| 3.2.2 数据检索分析系统的设计 | 第33-34页 |
| 3.3 恶意URL近实时检测分析系统的设计 | 第34-41页 |
| 3.3.1 数据处理平台设计 | 第34-35页 |
| 3.3.2 恶意URL近实时检测分析系统架构设计 | 第35-37页 |
| 3.3.3 网络流数据获取设计 | 第37-38页 |
| 3.3.4 流式数据处理的设计 | 第38页 |
| 3.3.5 恶意URL近实时检测的设计 | 第38-40页 |
| 3.3.6 海量数据检索的设计 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-44页 |
| 第四章 恶意URL近实时检测分析系统的实现 | 第44-58页 |
| 4.1 恶意URL近实时检测分析系统的实现 | 第44-45页 |
| 4.2 恶意URL近实时检测的实现 | 第45-52页 |
| 4.2.1 数据的实时解析 | 第45-49页 |
| 4.2.2 大规模数据的实时传输 | 第49-50页 |
| 4.2.3 在线检测算法的实现 | 第50-52页 |
| 4.3 海量数据检索的实现 | 第52-56页 |
| 4.3.1 索引数据的建立 | 第52-53页 |
| 4.3.2 B/S架构检索系统的实现 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 系统测试与结果分析 | 第58-66页 |
| 5.1 测试环境 | 第58-59页 |
| 5.1.1 系统信息 | 第58页 |
| 5.1.2 相关技术栈 | 第58-59页 |
| 5.2 测试与结果分析 | 第59-64页 |
| 5.2.1 网络数据包解析功能测试 | 第59-60页 |
| 5.2.2 数据实时传输测试 | 第60页 |
| 5.2.3 恶意URL检测结果测试 | 第60-62页 |
| 5.2.4 URL检索功能测试 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
