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内网分布式用户行为审计及异常检测系统的研究与实现的中期报告
中期报告：
1.确定研究目标和意义
该研究的目标是设计和实现一种内网分布式用户行为审计和异常检测系统，以发现和防止内部恶意行为和数据泄漏事件。该系统的意义在于提高内部网络安全性和数据保护。
2.进行相关研究和调研
在研究过程中，我们了解了用户行为审计和异常检测的相关技术和应用，包括传统的安全审计技术和机器学习算法。
我们还调研了当前应用的其他内网安全解决方案，如IDS/IPS，DLP和SIEM等，并比较了它们和我们的系统的优缺点。
3.系统架构设计
基于前期研究，我们设计了该系统的整体架构，包括数据收集、存储、分析和报告。
数据收集：使用代理和日志收集器收集内网各个节点的用户活动信息，并将其传输到中央服务器。
数据存储：使用分布式数据库和文件系统存储数据，并使用数据仓库技术进行数据归档和压缩。
数据分析：使用机器学习算法对数据进行分析，识别异常行为，并在必要时向管理员发送报警信息。
报告和可视化：使用Web界面实现数据报告和可视化，包括实时监控、历史记录查询和统计分析。
4.实现和测试
我们已经实现了该系统的基本功能，并进行了初步测试。测试结果表明，该系统可以在内网环境中准确地检测到异常行为，同时保护数据安全。
5.接下来的计划
接下来，我们将继续完善该系统的功能并进行更全面的测试和评估。我们还计划增加更多的机器学习算法来提高该系统的准确性和效率。