基于用户行为评估的Hadoop平台安全访问控制机制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 现有Hadoop平台安全机制分析 | 第15-24页 |
| 2.1 Hadoop安全机制概述 | 第15-20页 |
| 2.1.1 Kerberos协议概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 令牌机制 | 第17-18页 |
| 2.1.3 ACL服务访问控制机制 | 第18-20页 |
| 2.2 Hadoop云平台现有访问控制模型 | 第20-22页 |
| 2.3 Hadoop安全机制的安全性分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 DACUBA动态访问控制模型 | 第24-37页 |
| 3.1 研究范围 | 第24-25页 |
| 3.2 设计思想 | 第25页 |
| 3.3 动态访问控制模型 | 第25-28页 |
| 3.3.1 动态访问模型框图 | 第26页 |
| 3.3.2 基本元素 | 第26-27页 |
| 3.3.3 动态访问控制规则 | 第27页 |
| 3.3.4 动态访问控制过程 | 第27-28页 |
| 3.4 用户行为评估 | 第28-36页 |
| 3.4.1 用户行为评估框图 | 第28-29页 |
| 3.4.2 并行指令序列学习 | 第29-33页 |
| 3.4.3 分类器 | 第33-34页 |
| 3.4.4 全局K模型更新 | 第34-35页 |
| 3.4.5 综合评估公式 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实验设计与验证 | 第37-51页 |
| 4.1 DACUBA模型设计与平台搭建 | 第37-41页 |
| 4.1.1 原型系统实现 | 第37-40页 |
| 4.1.2 实验环境与配置 | 第40-41页 |
| 4.2 实验数据集 | 第41-42页 |
| 4.2.1 Schonlau数据集 | 第41页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第41-42页 |
| 4.3 参数设置 | 第42-44页 |
| 4.3.1 K值选取 | 第42页 |
| 4.3.2 numM和numR取值 | 第42-43页 |
| 4.3.3 其余相关参数 | 第43-44页 |
| 4.4 行为评估效果 | 第44-46页 |
| 4.4.1 行为分类实验 | 第44-45页 |
| 4.4.2 行为评估实验 | 第45-46页 |
| 4.5 有效性及性能开销 | 第46-50页 |
| 4.5.1 可行性验证 | 第46-47页 |
| 4.5.2 有效性验证 | 第47-49页 |
| 4.5.3 性能开销验证 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-54页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
