| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 论文研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 安全审计的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外安全审计的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内安全审计的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容及创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 安全审计相关概念与技术介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 安全审计技术的概念 | 第13页 |
| 2.2 安全审计的相关标准 | 第13-16页 |
| 2.2.1 美国可信计算机系统评价标准 | 第13-14页 |
| 2.2.2 加拿大可信计算机产品评估准则 | 第14-15页 |
| 2.2.3 国际通用准则 | 第15页 |
| 2.2.4 ISO/IEC 27002:2013 | 第15页 |
| 2.2.5 GB17859-1999 | 第15-16页 |
| 2.3 安全审计的体系架构 | 第16-19页 |
| 2.3.1 基于主机的安全审计和基于网络的安全审计 | 第16-17页 |
| 2.3.2 基于数据库的审计和基于应用的审计 | 第17页 |
| 2.3.3 集中式安全审计和分布式安全审计 | 第17-19页 |
| 2.4 安全审计的分析方法 | 第19-20页 |
| 2.5 著作权登记系统对于安全审计的需求 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于HADOOP的WEB日志挖掘概述 | 第23-29页 |
| 3.1 WEB日志挖掘的常用技术 | 第23-27页 |
| 3.1.1 Hadoop Yarn开源分布式并行平台介绍 | 第23-24页 |
| 3.1.2 MapReduce编程模型 | 第24-26页 |
| 3.1.3 SparkStreaming流处理框架 | 第26-27页 |
| 3.2 WEB日志挖掘原理及过程 | 第27页 |
| 3.3 WEB日志挖掘在安全审计中的应用 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 关联规则挖掘算法的研究 | 第29-38页 |
| 4.1 关联规则相关概念和定义 | 第29-30页 |
| 4.2 FP-GROWTH关联算法介绍 | 第30-33页 |
| 4.2.1 FP-Growth算法思想 | 第30页 |
| 4.2.2 FP-tree的构建 | 第30-32页 |
| 4.2.3 频繁模式树的挖掘 | 第32-33页 |
| 4.3 关联规则挖掘并行算法探讨 | 第33-37页 |
| 4.3.1 并行关联规则挖掘算法介绍 | 第33页 |
| 4.3.2 基于MapReduce的PFP-Growth算法 | 第33-35页 |
| 4.3.3 PFP-Growth算法的性能优化 | 第35-36页 |
| 4.3.4 PFP-Growth与FP-Growth及改进后算法的效率比对 | 第36-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于著作权登记系统日志的安全审计系统的设计与实现 | 第38-51页 |
| 5.1 系统需求及架构设计 | 第38-40页 |
| 5.1.1 系统需求分析 | 第38页 |
| 5.1.2 系统架构设计 | 第38-40页 |
| 5.2 系统功能的设计与实现 | 第40-45页 |
| 5.2.1 分布式存储的设计与实现 | 第40-43页 |
| 5.2.2 分布式计算的设计与实现 | 第43-44页 |
| 5.2.3 用户界面的设计与实现 | 第44-45页 |
| 5.3 安全审计系统在著作权登记系统中的应用测试 | 第45-47页 |
| 5.3.1 对攻击行为的检测 | 第45-46页 |
| 5.3.2 对用户操作行为的检测 | 第46-47页 |
| 5.4 实验与分析 | 第47-50页 |
| 5.4.1 实验平台 | 第48页 |
| 5.4.2 实验步骤 | 第48-49页 |
| 5.4.3 实验结果与结论 | 第49-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 在学期间的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
