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基于MapReduce的日志关联分析研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 课题背景第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 日志分析面临的挑战第11-12页
        1.2.2 攻击模式分析研究现状第12-13页
        1.2.3 DDoS攻击防御研究现状第13页
    1.3 课题来源和主要研究内容第13-14页
    1.4 论文内容的结构第14-15页
第二章 相关技术介绍第15-25页
    2.1 MapReduce编程模型第15-17页
        2.1.1 MapReduce模型第15-16页
        2.1.2 HADOOP日志存储第16-17页
    2.2 关联分析介绍第17-19页
        2.2.1 关联规则挖掘算法第17-18页
        2.2.2 序列模式挖掘算法第18-19页
    2.3 网络安全防御下的日志关联分析介绍第19-22页
        2.3.1 入侵关联分析介绍第19-20页
        2.3.2 基于滑动窗口的关联分析第20-21页
        2.3.3 基于因果矩阵的关联分析第21-22页
    2.4 DDoS检测与防御技术介绍第22-24页
        2.4.1 DDoS检测技术第22-23页
        2.4.2 DDoS防御技术第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 基于事件滑动窗口的告警关联挖掘算法第25-44页
    3.1 问题描述第25页
    3.2 现有的基于时间滑动窗口的告警关联挖掘算法第25-30页
        3.2.1 策略模型第25-29页
        3.2.2 现有算法存在的问题第29-30页
    3.3 基于事件滑动窗口的告警关联挖掘算法第30-38页
        3.3.1 相关定义第30-31页
        3.3.2 过程描述第31-33页
        3.3.3 应用实例第33-35页
        3.3.4 算法描述第35-38页
    3.4 实验分析第38-43页
        3.4.1 数据说明第38-39页
        3.4.2 参数指标第39-40页
        3.4.3 实验结果第40-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于访问流的属性关联DDoS攻击拦截模型第44-61页
    4.1 问题描述第44页
    4.2 现有的属性关联打分及过滤策略第44-51页
        4.2.1 相关定义第44-46页
        4.2.2 模型的整体方案第46-47页
        4.2.3 模型描述第47-50页
        4.2.4 现有模型存在的问题第50-51页
    4.3 基于访问流的属性关联DDoS攻击模型改进第51-56页
        4.3.1 访问流定义第51-52页
        4.3.2 过程描述第52-55页
        4.3.3 算法描述第55-56页
    4.4 实验分析第56-60页
        4.4.1 实验准备第56页
        4.4.2 实验结果第56-60页
    4.5 本章小结第60-61页
第五章 统一日志收集与分析平台设计与实现第61-76页
    5.1 平台简介第61页
        5.1.1 平台目标第61页
        5.1.2 开发环境第61页
    5.2 详细设计方案第61-64页
        5.2.1 总架构第61-64页
        5.2.2 方案主体简介第64页
    5.3 方案详细介绍第64-71页
        5.3.1 Flume框架下日志收集模块第64-67页
        5.3.2 分析子系统架构第67-68页
        5.3.3 分析子系统处理流程第68-69页
        5.3.4 海量日志信息离线处理第69-70页
        5.3.5 海量日志信息实时处理第70-71页
    5.4 系统实现第71-75页
        5.4.1 平台主要功能展示第71-73页
        5.4.2 改进算法实现效果第73-75页
    5.5 本章小结第75-76页
第六章 总结和展望第76-78页
    6.1 工作总结第76-77页
    6.2 不足与展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页
附录第83-85页
攻硕期间取得的成果第85-86页

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