本文關(guān)鍵詞：基于用戶行為分析的Web異常事件檢測工具的研究和實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的極大普及,人們的工作、生活等與各種Web應(yīng)用服務(wù)息息相關(guān)。社交網(wǎng)絡(luò)(就是網(wǎng)絡(luò)+社交的意思)作為Web應(yīng)用中的一種,它是通過Web這一無形載體把人們連接起來而形成的具有某一特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)體,同時(shí)作為一個(gè)社會(huì)交流的平臺,社交網(wǎng)絡(luò)這類Web應(yīng)用允許用戶在這個(gè)平臺進(jìn)行信息的傳播和交流。 近年來,人人網(wǎng)、新浪微博、微信等各種社交類Web應(yīng)用越來越受到用戶的大力認(rèn)可和使用追捧,于是隨著這類社交應(yīng)用的蓬勃發(fā)展,也越來越受到不法分子的“歡迎”,因而越來越多的網(wǎng)絡(luò)釣魚、借錢欺詐、廣告欺詐等惡意活動(dòng)是基于社交網(wǎng)絡(luò)而傳播。本文針對社交網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的安全問題,分析原因,從用戶行為角度出發(fā),探索通過用戶行為分析發(fā)現(xiàn)安全隱患的方法。 論文分析了社交類Web應(yīng)用的特點(diǎn)及其安全隱患,并提出了利用用戶行為分析技術(shù)檢測社交網(wǎng)異常事件的意義和具體的應(yīng)用,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取指定網(wǎng)站的數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)的抓取和分析功能,并在Eclipse+Resin+MySQL的環(huán)境下,成功實(shí)現(xiàn)了針對社交網(wǎng)的Web異常事件檢測工具,并對其進(jìn)行了測試。
【關(guān)鍵詞】：用戶行為分析 Web社交網(wǎng)絡(luò) 異常檢測
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究意義9-10
• 1.3 研究生期間的工作總結(jié)10
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)10-11
• 1.5 本章小結(jié)11-12
• 第二章 背景理論及相關(guān)技術(shù)介紹12-21
• 2.1 Web應(yīng)用12-13
• 2.2 用戶行為分析概述13-16
• 2.2.1 數(shù)據(jù)源及其獲取方式13-15
• 2.2.2 用戶行為分析意義15-16
• 2.3 爬蟲技術(shù)概述16-20
• 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲定義16
• 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲分類16-20
• 2.3.2.1 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲16-18
• 2.3.2.2 聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲18
• 2.3.2.3 增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲18-19
• 2.3.2.4 深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 社交網(wǎng)絡(luò)中異常事件分析21-26
• 3.1 社交網(wǎng)絡(luò)介紹21-23
• 3.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及其屬性21
• 3.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)威脅與異常事件分析21-23
• 3.1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘過程中的威脅22
• 3.1.2.2 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全問題22-23
• 3.1.2.3 與身份相關(guān)的安全問題23
• 3.1.2.4 異常事件分析23
• 3.2 用戶行為分析的主要方法23-24
• 3.3 用戶行為分析在檢測社交網(wǎng)絡(luò)中異常事件的具體應(yīng)用24-25
• 3.4 本章小結(jié)25-26
• 第四章 Web異常事件檢測工具的需求分析與設(shè)計(jì)26-50
• 4.1 總體需求分析26-27
• 4.1.1 技術(shù)方案及特征26
• 4.1.2 技術(shù)需求分析26-27
• 4.1.2.1 功能需求26-27
• 4.1.2.2 非功能需求27
• 4.2 總體架構(gòu)27-28
• 4.3 各功能模塊設(shè)計(jì)28-49
• 4.3.1 配置模塊28-29
• 4.3.1.1 參數(shù)配置子模塊29
• 4.3.1.2 工具更新子模塊29
• 4.3.2 數(shù)據(jù)獲取模塊29-39
• 4.3.2.1 數(shù)據(jù)獲取基本構(gòu)成29-30
• 4.3.2.2 數(shù)據(jù)獲取組成及關(guān)系30-32
• 4.3.2.3 人人網(wǎng)數(shù)據(jù)采集流程32-33
• 4.3.2.4 模塊接口33-39
• 4.3.3 分析檢測模塊39-47
• 4.3.3.1 分析檢測模塊組成40
• 4.3.3.2 分析檢測方法40-46
• 4.3.3.3 模塊接口46-47
• 4.3.4 報(bào)警模塊47-49
• 4.3.4.1 短信發(fā)送子模塊47-48
• 4.3.4.2 報(bào)警查詢子模塊48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 Web異常事件檢測工具的實(shí)現(xiàn)與測試50-62
• 5.1 檢測工具系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)50-55
• 5.1.1 配置模塊50-51
• 5.1.2 數(shù)據(jù)獲取模塊51-52
• 5.1.3 分析檢測模塊52-53
• 5.1.4 報(bào)警模塊53-55
• 5.2 檢測工具測試55-61
• 5.2.1 測試環(huán)境55
• 5.2.2 測試方法55
• 5.2.3 測試用例設(shè)計(jì)55-58
• 5.2.4 測試結(jié)果58-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-63
• 6.1 論文總結(jié)62
• 6.2 工作展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-65
• 致謝65-66
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉鵬;網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析的若干問題研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：基于用戶行為分析的Web異常事件檢測工具的研究和實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：393963