入侵檢測(cè)是網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分,隨著社會(huì)的進(jìn)步以及科技的大力發(fā)展,越來(lái)越多的人享受到了網(wǎng)絡(luò)世界所帶來(lái)的便利,與此同時(shí),各式各樣的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題也隨之而來(lái),帶來(lái)了很多不必要的麻煩,異常檢測(cè)是入侵檢測(cè)的一種常見(jiàn)方法,而本文研究對(duì)象用戶行為日志包含大量有用的信息,具有重要的分析價(jià)值,而監(jiān)測(cè)異常行為在網(wǎng)絡(luò)安全的維護(hù)中也是至關(guān)重要的一步。本系統(tǒng)研發(fā)源于本人所在實(shí)驗(yàn)室正在進(jìn)行的用戶行為取證系統(tǒng)項(xiàng)目建設(shè),因?yàn)橄到y(tǒng)收集到大量用戶行為后,缺少統(tǒng)一的用戶行為日志分析模塊,因此,基于此需求,并且同時(shí)本人發(fā)現(xiàn)同樣的需求場(chǎng)景并不局限于小范圍實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的用戶行為分析,所以將此系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)定位于通用性序列化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,可以推廣應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)、院校、公司、企業(yè)等多種應(yīng)用場(chǎng)合。日志是記錄用戶操作流的文件,可以用于驗(yàn)證設(shè)計(jì)、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和挖掘用戶需求。本文主要做了以下工作:(1)提出了改進(jìn)的馬爾科夫方法用于用戶行為分析首先需要通過(guò)用戶行為采集系統(tǒng)收集到原始的用戶行為信息,利用改進(jìn)的馬爾科夫方法對(duì)原始用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到初始概率矩陣以及最終狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣數(shù)據(jù)集,再通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法多聚類融合使數(shù)據(jù)集獲得標(biāo)簽,然后就可以訓(xùn)練SVM分類器,最終將異常行為轉(zhuǎn)移找出來(lái),通過(guò)檢測(cè)最終確定惡意用戶。(2)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了日志采集分析系統(tǒng)系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)分析模塊兩大模塊組成。首先通過(guò)采集系統(tǒng)采集到上網(wǎng)記錄、最近訪問(wèn)項(xiàng)目、用戶痕跡和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包日志信息之后,存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中,得到初始的數(shù)據(jù)集信息,再通過(guò)分析系統(tǒng)利用改進(jìn)的馬爾科夫方法對(duì)行為日志數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并分析。其中,數(shù)據(jù)采集模塊的主要功能包括多身份用戶登錄、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)采集管理等,數(shù)據(jù)分析模塊包括惡意用戶監(jiān)控和用戶異常行為檢測(cè)等任務(wù)。
【學(xué)位單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.08
【部分圖文】：

異常行為檢測(cè)流程圖

圖2-2日志序列截取舉例在本文中我們只取p中的數(shù)值進(jìn)行研究

netty架構(gòu)圖

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本文編號(hào)：2813305