【摘要】：隨著云計算和大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展,交管行業(yè)的數(shù)據(jù)量越來越大,同時數(shù)據(jù)集中度也越來越高,因此數(shù)據(jù)盜取、越權訪問等用戶異常行為不僅容易造成行業(yè)敏感信息泄露,嚴重侵犯公民隱私而且日益威脅著網(wǎng)絡信息安全。為此,亟待從安全技術手段上加強用戶異常行為安全審計,以保護平臺業(yè)務和數(shù)據(jù)安全。傳統(tǒng)安全審計技術存在以下先天不足:一方面,由于缺乏對多類對象(如用戶、終端、應用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等)審計記錄的關聯(lián)分析,難以進行有效的審計追蹤,反向追溯到行為人。另一方面,基本采用關系型數(shù)據(jù)庫儲存審計數(shù)據(jù),儲存容量和處理能力都非常有限,無法處理海量的審計日志。因此針對上述情況,本文基于用戶與實體行為分析(UEBA,User and Entity Behavior Analytics)理論,通過云計算和大數(shù)據(jù)平臺,進行日志采集和大數(shù)據(jù)分析建模,構建了大數(shù)據(jù)平臺的交管用戶異常行為審計系統(tǒng)。論文的主要工作內(nèi)容包括:1)用戶異常行為審計系統(tǒng)的技術選型,分析Hadoop大數(shù)據(jù)平臺和ELK技術架構的優(yōu)缺點,選擇ELK+Hadoop技術架構來作為大數(shù)據(jù)分析的底層平臺。2)利用機器學習算法和UBA/UEBA理論,構建基于大數(shù)據(jù)平臺的交管用戶異常行為審計系統(tǒng)。3)設計系統(tǒng)總體架構并具體實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)平臺的交管用戶異常行為審計系統(tǒng)。目前,本文研發(fā)的用戶異常行為審計系統(tǒng)已經(jīng)成功應用于安徽交管行業(yè),通過多種算法模型分析篩選出數(shù)十個竊取公民敏感信息的嫌疑人,有效的保護了數(shù)據(jù)安全。
【圖文】：

所以就誕生了機器學習界的名言：成功的機器學習應用不多的數(shù)據(jù)！習的發(fā)展產(chǎn)生了一個新的方向，即機器學習的子類--深度起來頗為高大上，但其理念卻非常簡單，就是傳統(tǒng)的神經(jīng)解決了神經(jīng)網(wǎng)絡在計算上的難度，同時也說明了深層神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡重新成為了機器學習界中的主流強大學習技術。絡被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的學習研究稱人工智能的發(fā)展極大的促進了機器學習的地位提高，，更進一步地，智能夢想的再次重視。而人工智能則是機器學習的父類[22明的話，則是下圖：

浙江工業(yè)大學碩士學位論文第 3 章 系統(tǒng)技術架構基于大數(shù)據(jù)的交管行業(yè)用戶異常行為分析系統(tǒng)主要針對交管用戶應用日志進行的首個問題就是采用哪個技術架構來作為系統(tǒng)的底層大數(shù)據(jù)底層平臺。目前通常相關技術包括 Apache Hadoop 技術架構、ELK 技術架構。毫無疑問，目前已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)（Big Data）時代。世界每天都在產(chǎn)生大量的數(shù)產(chǎn)生的速度越來越快。據(jù)IDC和EMC的聯(lián)合調(diào)查，到2020年全球數(shù)據(jù)總量將達到4
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.13;F239.1

【參考文獻】

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本文編號：2648612