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基于Flink平臺的數據溯源系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2024-05-19 07:35
  近年來,由于互聯網的普及以及上網人數的增長,人們網絡活動產生的數據量也呈現了爆發(fā)性地增長。大數據在為各行各業(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)和各類機構中,對于大量流入流出的數據,如何確保流量都是安全的,是一個非常重要的問題。而數據溯源技術,就是這樣一個追溯數據的來龍去脈的技術,這對于各類組織的數據保護和機密信息流通控制也是非常有幫助的。數據溯源是一個相對較新的研究領域,主要是記錄特定數據的傳播途徑,并在事后做到可追溯的一種服務功能。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據溯源算法,嘗試通過主動監(jiān)聽企業(yè)內部流量數據的方式,并通過協議還原算法還原出文檔內容,歸檔后根據結果來記錄傳播路徑,從而破除傳統(tǒng)的數據溯源技術所具有的瓶頸。為了適應大數據時代,數據量大,吞吐量大的特點,本文還在提出了新的算法之后,將算法遷移至了大數據流計算平臺Flink上。依托Flink優(yōu)秀的分布式特性實現靈活的調度,配置和可擴展性,保證了穩(wěn)定而可靠的數據溯源實現。流程上,通過在關鍵節(jié)點設置抓包節(jié)點,采集流量數據,并將...

【文章頁數】:82 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1語法樹分析示意圖

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圖2-2One-hot編碼示例

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圖2-3簡單循環(huán)神經網絡示意圖

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上海交通大學碩士學位論文-14-一樣的。對于文本預測而言,該輸出為可能的單詞。圖中的U、W、V是網絡的權重參數,對于神經網絡來說,這些參數是共享的。所以這也極大地縮小了參數空間。圖2-3簡單循環(huán)神經網絡示意圖Fig.2-3Asimplerecurrentneuralnetwork....


圖2-4循環(huán)神經網絡的長期依賴性Fig.2-4Long-termdependenciesofRNN

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本文編號:3977801

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