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基于Flink平臺的數(shù)據(jù)溯源系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2024-05-19 07:35
  近年來,由于互聯(lián)網(wǎng)的普及以及上網(wǎng)人數(shù)的增長,人們網(wǎng)絡(luò)活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)了爆發(fā)性地增長。大數(shù)據(jù)在為各行各業(yè)的發(fā)展提供幫助和價值的同時,也給信息安全帶來了新的挑戰(zhàn)。特別是在一些企業(yè)和各類機(jī)構(gòu)中,對于大量流入流出的數(shù)據(jù),如何確保流量都是安全的,是一個非常重要的問題。而數(shù)據(jù)溯源技術(shù),就是這樣一個追溯數(shù)據(jù)的來龍去脈的技術(shù),這對于各類組織的數(shù)據(jù)保護(hù)和機(jī)密信息流通控制也是非常有幫助的。數(shù)據(jù)溯源是一個相對較新的研究領(lǐng)域,主要是記錄特定數(shù)據(jù)的傳播途徑,并在事后做到可追溯的一種服務(wù)功能。它作為企業(yè)信息安全控制的重要功能,一直以來面臨著與高昂的管理成本沖突的尷尬。因此本文提出了一種全新的數(shù)據(jù)溯源算法,嘗試通過主動監(jiān)聽企業(yè)內(nèi)部流量數(shù)據(jù)的方式,并通過協(xié)議還原算法還原出文檔內(nèi)容,歸檔后根據(jù)結(jié)果來記錄傳播路徑,從而破除傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)溯源技術(shù)所具有的瓶頸。為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)量大,吞吐量大的特點(diǎn),本文還在提出了新的算法之后,將算法遷移至了大數(shù)據(jù)流計(jì)算平臺Flink上。依托Flink優(yōu)秀的分布式特性實(shí)現(xiàn)靈活的調(diào)度,配置和可擴(kuò)展性,保證了穩(wěn)定而可靠的數(shù)據(jù)溯源實(shí)現(xiàn)。流程上,通過在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)設(shè)置抓包節(jié)點(diǎn),采集流量數(shù)據(jù),并將...

【文章頁數(shù)】:82 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1語法樹分析示意圖

圖2-1語法樹分析示意圖

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-11-建立文法樹并提取相應(yīng)語義[33]。此方法以語言學(xué)家為主導(dǎo),主要思想在于先將自然語言描述的文本全量轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的抽象語義,進(jìn)而使用自定義的樸素算法對這種結(jié)構(gòu)化描述根據(jù)不同的目的進(jìn)行處理。這種做法的好處是算法具有充分的可解釋性和描述性,同時,研究....


圖2-2One-hot編碼示例

圖2-2One-hot編碼示例

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-12-那么每個詞語可以直接被抽象字典中的一個編號(如Want為Word0,You為Word1)。使用這種編碼進(jìn)行預(yù)處理的意義是直接簡化詞語原本的表征的抽象,降低研究維度。一個one-hot編碼的文本就是一個多維向量,向量的維度就是所有出現(xiàn)過的詞語,而每一....


圖2-3簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

圖2-3簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-14-一樣的。對于文本預(yù)測而言,該輸出為可能的單詞。圖中的U、W、V是網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù),對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,這些參數(shù)是共享的。所以這也極大地縮小了參數(shù)空間。圖2-3簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖Fig.2-3Asimplerecurrentneuralnetwork....


圖2-4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長期依賴性Fig.2-4Long-termdependenciesofRNN

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上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-14-一樣的。對于文本預(yù)測而言,該輸出為可能的單詞。圖中的U、W、V是網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù),對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,這些參數(shù)是共享的。所以這也極大地縮小了參數(shù)空間。圖2-3簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖Fig.2-3Asimplerecurrentneuralnetwork....



本文編號:3977801

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