SaaS云服务数据自动化提取与安全监测技术研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 云计算与云安全 | 第10-11页 |
| 1.1.2 云数据隐私安全威胁 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 云入侵检测系统 | 第14-17页 |
| 1.2.2 云数据安全审计 | 第17-19页 |
| 1.3 课题研究工作 | 第19-20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-21页 |
| 1.5 本章总结 | 第21-22页 |
| 第二章 基于完全渲染机制的自动化爬虫 | 第22-38页 |
| 2.1 自动化爬虫总览 | 第22-24页 |
| 2.1.1 自动化爬虫工作机制 | 第22-23页 |
| 2.1.2 自动化爬虫分类 | 第23-24页 |
| 2.2 访问载体 | 第24-28页 |
| 2.2.1 Web页面渲染机制 | 第24-26页 |
| 2.2.2 Headless浏览器 | 第26-27页 |
| 2.2.3 Selenium自动化工具 | 第27-28页 |
| 2.3 自动化爬虫框架设计与实现 | 第28-36页 |
| 2.3.1 访问机制设计 | 第29-32页 |
| 2.3.2 分析机制设计 | 第32-34页 |
| 2.3.3 存储机制设计 | 第34-36页 |
| 2.4 本章总结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于树对齐与路径比的数据提取 | 第38-48页 |
| 3.1 信息提取总览 | 第38-42页 |
| 3.1.1 Web包装器 | 第38-40页 |
| 3.1.2 混合系统—基于学习的包装器 | 第40页 |
| 3.1.3 基于树的提取方法 | 第40-42页 |
| 3.2 树对齐算法 | 第42-45页 |
| 3.3 路径比算法 | 第45-46页 |
| 3.4 数据提取框架设计与实现 | 第46-47页 |
| 3.5 本章总结 | 第47-48页 |
| 第四章 安全监测模块实现与评估 | 第48-54页 |
| 4.1 整体框架设计 | 第48-49页 |
| 4.2 功能模块设计与实现 | 第49-50页 |
| 4.3 实验评估 | 第50-53页 |
| 4.3.1 实验准备 | 第50-51页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第51-53页 |
| 4.4 本章总结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第54页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |
