基于Hadoop的邮件敏感词检测与告警技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 简单模式匹配 | 第11-12页 |
| 1.2.2 简单贝叶斯 | 第12-13页 |
| 1.2.3 规则评分 | 第13页 |
| 1.2.4 黑/白名单 | 第13-14页 |
| 1.2.5 SPF | 第14页 |
| 1.2.6 行为模式识别 | 第14-15页 |
| 1.2.7 告警 | 第15页 |
| 1.2.8 本文提出的算法 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第18-27页 |
| 2.1 串匹配 | 第18-19页 |
| 2.2 中文分词 | 第19-20页 |
| 2.3 Hadoop | 第20-22页 |
| 2.3.1 HDFS | 第20-21页 |
| 2.3.2 MapReduce | 第21-22页 |
| 2.4 Hbase | 第22-23页 |
| 2.5 Hive | 第23-24页 |
| 2.6 Hadoop项目及其结构 | 第24-25页 |
| 2.7 制定告警规则的技术 | 第25-26页 |
| 2.8 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 敏感词检测 | 第27-40页 |
| 3.1 邮件敏感词检测 | 第27-30页 |
| 3.1.1 邮件信息的获取 | 第27-28页 |
| 3.1.2 邮件特征 | 第28页 |
| 3.1.3 邮件敏感词检测 | 第28-30页 |
| 3.2 超大规模邮件的处理 | 第30-31页 |
| 3.3 构建敏感词词库树 | 第31-32页 |
| 3.4 对系统可扩展性的改进 | 第32-33页 |
| 3.5 基于Hadoop的敏感词检测算法 | 第33-36页 |
| 3.5.1 算法思想 | 第33-34页 |
| 3.5.2 map阶段中文分词算法描述 | 第34-35页 |
| 3.5.3 reduce阶段敏感词匹配算法描述 | 第35-36页 |
| 3.5.4 算法优点 | 第36页 |
| 3.6 实验与分析 | 第36-38页 |
| 3.6.1 实验环境和数据 | 第37页 |
| 3.6.2 实验结果与分析 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于决策树的告警 | 第40-48页 |
| 4.1 告警技术介绍 | 第40-42页 |
| 4.2 检测结果 | 第42页 |
| 4.3 告警规则 | 第42-46页 |
| 4.3.1 添加衍生字段 | 第43页 |
| 4.3.2 添加邮件分类字段 | 第43-44页 |
| 4.3.3 进行决策树分类 | 第44-45页 |
| 4.3.4 制定规则 | 第45-46页 |
| 4.4 黑名单/白名单 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 邮件敏感词检测与告警系统的设计与实现 | 第48-59页 |
| 5.1 系统结构 | 第48-50页 |
| 5.1.1 系统整体架构 | 第48-49页 |
| 5.1.2 系统详细结构 | 第49-50页 |
| 5.2 黑/白名单检测子系统 | 第50-51页 |
| 5.3 敏感词检测子系统 | 第51-56页 |
| 5.3.1 邮件信息提取模块 | 第51-52页 |
| 5.3.2 中文分词模块 | 第52-55页 |
| 5.3.3 串匹配模块 | 第55-56页 |
| 5.4 告警子系统 | 第56-58页 |
| 5.4.1 规则制定模块 | 第56-57页 |
| 5.4.2 告警模块 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
