本文關鍵詞：基于云計算的取證數(shù)據(jù)集聚類方法的分析與實現(xiàn)

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【摘要】：當今互聯(lián)網(wǎng)技術飛速發(fā)展，網(wǎng)絡帶寬達到一個新的高度。在高速的網(wǎng)絡環(huán)境下人們使用網(wǎng)絡已經(jīng)越來越方便。但是，網(wǎng)絡安全的問題總是伴隨著人們的方便使用而來。在海量數(shù)據(jù)的面前如何精準并且高效的獲得網(wǎng)絡犯罪的痕跡是取證領域的研究熱點之一。顯然，傳統(tǒng)的取證技術在數(shù)據(jù)量急劇增加的新時代的環(huán)境下已經(jīng)無法滿足相應的要求。 云計算對于取證領域來說既是機遇又是挑戰(zhàn)。一方面近幾年提出的云計算技術為龐大的數(shù)據(jù)量問題提供了一個很好的解決思路。另一方面云環(huán)境的本身發(fā)展還不成熟，因此其本身還有很多安全問題。云取證是對于兩個領域的融合和吸收。本文主要總結(jié)了云計算技術，介紹了其特點和關鍵技術。針對目前的云計算平臺的結(jié)構與環(huán)境指出其面臨的威脅。探討了云取證這一新興的領域，結(jié)合云計算和取證的研究狀況概括其中的關鍵技術。給出了新環(huán)境下取證的4個基本流程。 本文針對的是DDoS攻擊產(chǎn)生的網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)集的聚類分析工作，在文章前幾部分概述了分布式拒絕服務攻原理，分類，實驗工具以及相關的檢測方法。概括數(shù)據(jù)挖掘算法基本理論，說明了聚類分析的流程和幾種常見方法。K-Means算法作為一種數(shù)據(jù)挖掘中常用的聚類算法,在大數(shù)據(jù)集處理上具有較好的可伸縮、高效性和良好的擴張性，但是它存在對聚類先驗知識有要求的缺點。因此本文給出了一個分布式的優(yōu)化K-means聚類算法來解決海量數(shù)據(jù)的證據(jù)挖掘工作。最后借助于比較流行的云平臺Hadoop實現(xiàn)了一個基于云計算技術的網(wǎng)絡流量取證分析的模擬實驗系統(tǒng)。利用了相對經(jīng)典的KDD CUP99數(shù)據(jù)集驗證了其有效性和可行性。 本文的實驗平臺使用的算法是K-means，對于K-means算法的輸入數(shù)據(jù)進行了粗聚類的預處理，結(jié)果得到了很大改善。但是粗聚類中相關參數(shù)的設定問題依然沒有好的解決方法。此外本文提出的實驗還需要更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和真實情況下的大規(guī)模集群來驗證。另一方面，云取證是一個兩個學科交叉的學科。整個過程最不可忽視的部分是法律因素。如何保證這些數(shù)據(jù)在司法機關人員面前的可用性和可信性，還需要專家學者的不斷努力。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1159086