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基于校园网流量的Hadoop分析的网络安全防护技术研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 入侵检测技术分类第13页
    1.3 入侵检测技术研究现状第13-15页
    1.4 论文主要工作及章节安排第15-18页
第2章 校园网安全防护相关技术第18-28页
    2.1 常见的Web攻击方式第18页
    2.2 网络安全防护技术第18-19页
    2.3 云计算框架Hadoop技术第19-23页
        2.3.1 HDFS技术第20-21页
        2.3.2 MapReducer技术第21-22页
        2.3.3 Hive技术第22-23页
    2.4 Web日志挖掘第23-24页
    2.5 机器学习算法第24-26页
        2.5.1 监督学习算法第24-25页
        2.5.2 无监督学习算法第25-26页
    2.6 本章小结第26-28页
第3章 校园网Web日志安全事件挖掘系统相关研究及设计第28-46页
    3.1 校园网安全建设现状第28-29页
    3.2 Web日志采集分析需求第29-30页
    3.3 系统总体架构设计第30-31页
    3.4 校园网流量采集模块研究及设计第31-39页
        3.4.1 校园网流量采集方式研究第31-32页
        3.4.2 数据采集模块设计第32-35页
        3.4.3 基于Hadoop集群存储模块设计第35-39页
    3.5 校园网Web日志安全事件挖掘模块研究及设计第39-43页
        3.5.1 攻击技术分析第39页
        3.5.2 网站扫描研究及挖掘方法第39-42页
        3.5.4 挂马网站研究及挖掘方法第42-43页
    3.6 校园网Web日志安全事件统计模块设计第43-44页
    3.7 校园网Web安全事件可视化模块设计第44-45页
    3.8 本章小结第45-46页
第4章 校园网现有Web入侵检测系统改进第46-66页
    4.1 需求分析第46页
    4.2 基于机器学习的入侵检测技术研究第46-48页
    4.3 统一资源定位符URL安全性研究第48-50页
        4.3.1 统一资源定位符URL组成第48-49页
        4.3.2 URL相关的攻击方式研究第49-50页
    4.4 基于One-ClassSVM算法的URL请求资源的异常检测模型的建立第50-58页
        4.4.1 One-ClassSVM算法研究第50页
        4.4.2 特征提取及特征向量生成第50-54页
        4.4.3 PCA算法实现降维第54-56页
        4.4.4 异常检测模型的建立第56-58页
    4.5 基于聚类算法的URL请求参数的异常检测模型的建立第58-63页
        4.5.1 k-means算法研究第58-59页
        4.5.2 canpoy算法研究第59-60页
        4.5.3 特征提取及特征向量生成第60-61页
        4.5.4 距离计算方法第61-62页
        4.5.5 异常检测模型的建立第62-63页
    4.6 校园网Web入侵检测改进方案第63-64页
    4.7 本章小结第64-66页
第5章 系统测试与结果分析第66-76页
    5.1 系统测试方案设计第66-67页
    5.2 校园网Web日志安全事件挖掘系统功能测试及结果分析第67-73页
        5.2.1 系统功能界面第67-68页
        5.2.2 IDC出入口流量采集测试及结果分析第68-69页
        5.2.3 校园网Web日志安全事件挖掘功能测试及结果分析第69-71页
        5.2.4 校园网Web日志安全事件统计功能测试及结果分析第71-73页
    5.3 基于机器学习算法的异常检测模型的测试及结果分析第73-74页
        5.3.1 基于One-ClassSVM算法的异常检测模型测试及结果分析第73页
        5.3.2 基于聚类算法的异常检测模型测试及结果分析第73-74页
    5.4 校园网安全防护改进方案第74页
    5.5 本章小结第74-76页
结论第76-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第82-84页
致谢第84页

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