| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第15-25页 |
| 2.1 web攻击方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 跨站脚本攻击(XSS) | 第15-16页 |
| 2.1.2 跨站请求伪造(CSRF) | 第16页 |
| 2.1.3 注入攻击 | 第16-17页 |
| 2.1.4 直接引用不安全的对象 | 第17页 |
| 2.2 web入侵检测技术 | 第17-20页 |
| 2.2.1 基于审计源分类 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于检测策略分类 | 第19-20页 |
| 2.3 数据挖掘技术 | 第20-24页 |
| 2.3.1 数据挖掘概念 | 第20页 |
| 2.3.2 数据挖掘分析方法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 数据挖掘在入侵检测中应用的必要性 | 第22页 |
| 2.3.4 基于数据挖掘的入侵检测系统 | 第22-23页 |
| 2.3.5 聚类分析应用在入侵检测系统中的优势 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 日志预处理及特征提取 | 第25-38页 |
| 3.1 数据集简介 | 第25-27页 |
| 3.1.1 web日志简介 | 第25-26页 |
| 3.1.2 web日志基本信息 | 第26-27页 |
| 3.2 web日志的预处理 | 第27-32页 |
| 3.2.1 数据净化 | 第28-29页 |
| 3.2.2 格式转化 | 第29-30页 |
| 3.2.3 用户识别 | 第30页 |
| 3.2.4 会话识别 | 第30-31页 |
| 3.2.5 路径补充 | 第31-32页 |
| 3.3 特征值 | 第32-37页 |
| 3.3.1 特征值提取 | 第32-33页 |
| 3.3.2 特征值量化 | 第33-34页 |
| 3.3.3 会话间距离计算 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 web入侵检测系统的设计与实现 | 第38-54页 |
| 4.1 一种基于K-means算法的入侵检测模型 | 第38-41页 |
| 4.1.1 入侵检测模型框架 | 第38-39页 |
| 4.1.2 入侵检测模型详细介绍 | 第39-40页 |
| 4.1.3 入侵检测模型数据处理流程 | 第40-41页 |
| 4.2 web应用入侵检测系统的总体设计 | 第41-43页 |
| 4.2.1 系统总体架构 | 第41-42页 |
| 4.2.2 系统分布式结构 | 第42-43页 |
| 4.3 系统核心模块设计 | 第43-53页 |
| 4.3.1 日志收集模块 | 第43-47页 |
| 4.3.1.1 logstash | 第44-45页 |
| 4.3.1.2 redis | 第45-46页 |
| 4.3.1.3 elasticsearch | 第46-47页 |
| 4.3.2 聚类分析模块 | 第47-51页 |
| 4.3.2.1 k-means算法 | 第47-49页 |
| 4.3.2.2 K-means算法在MapReduce中的实现 | 第49-51页 |
| 4.3.3 入侵检测模块 | 第51-53页 |
| 4.3.3.1 入侵检测模块框架图 | 第51-52页 |
| 4.3.3.2 入侵检测模块在MapReduce中的实现 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 系统测试及结果分析 | 第54-64页 |
| 5.1 实验环境 | 第54-55页 |
| 5.2 实验数据集 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第56-63页 |
| 5.3.1 K值对系统性能的影响 | 第56-61页 |
| 5.3.2 方案对比分析 | 第61-62页 |
| 5.3.3 性能对比测试 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 问题和展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |