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基于云计算的Web日志安全事件挖掘开题报告
一、研究背景
随着互联网和大数据时代的到来，Web日志安全事件越来越普遍且严重。Web服务器作为Web日志的主要收集来源，由于它的开放性、复杂性和批量性，容易被攻击者利用来发动各种攻击，如SQL注入、XSS、命令注入、跨站点脚本等。因此，研究Web日志安全事件已成为当前网络安全领域的热门研究方向之一。
传统的Web日志安全事件挖掘技术主要基于数据挖掘算法，但由于数据量大、时间跨度长，导致分析效率低、准确性差。而借助云计算平台的强大计算能力和高效数据处理技术，可以有效提高对Web日志的安全事件挖掘效率和准确性。
二、研究内容
本文拟基于云计算平台，通过对Web日志的收集、处理、分析，实现安全事件的挖掘。主要研究内容如下：
1.Web日志获取与预处理：使用Python脚本。从Web服务器上提取日志数据，并对数据进行清理、过滤和格式化处理，以提高数据的可用性。
2.设计安全事件挖掘模型：应用数据挖掘技术，结合先进的机器学习算法，建立针对Web日志的安全事件挖掘模型。将特征提取的过程纳入模型中，采用先进的分类算法和聚类算法进行分析，挖掘出Web日志中隐藏的安全事件。
3.实现安全事件可视化：开发Web界面，打造用户友好的交互平台，在可视化方面做到实时反馈、直观显示、灵活筛选等，从而更方便地掌握Web日志中事件的发展趋势和漏洞特征，为管理员提供决策依据。
三、研究意义
1.改进Web日志安全事件挖掘技术，提高数据挖掘的效率和准确性。
2.提供安全事件可视化界面，方便管理员直接掌握安全事件的发展趋势和漏洞特征，为其提供决策依据。
3.增强对Web服务器的安全防护性，有效避免各种攻击形式的发生和泄露。
四、研究方法
1.使用云计算平台，开发适合Web日志分析的数据处理工具。
2.对数据进行清理和预处理，在此基础上，建立、训练和优化模型，对数据特征进行提取和分析。
3.将安全事件挖掘结果进行可视化处理，并构建决策支持系统。
五、预期研究结果
预期研究结果如下：
1.设计和实现基于云计算的Web日志安全事件挖掘技术，提升对Web日志安全的防御能力。
2.开发安全事件可视化界面，方便管理员直观掌握安全事件的发展趋势和漏洞特征。
3.提供决策支持系统，为管理员提供决策依据。
六、研究计划
本研究拟分为以下阶段：
1.确定研究方向和研究内容，扎实理论基础，收集相关的文献和数据源。
2.设计和实现基于云计算的Web日志安全事件挖掘技术，并完成相应的软件系统。
3.进行实验和测试，获取实验数据，并对实验结果进行分析和评估。
4.撰写论文稿，完成研究报告，并进行学术交流和总结。
七、参考文献
[1]邱志明,丁晓红.基于机器学习和大数据的网络安全态势感知技术研究[J].计算机应用研究,2018(6):1266-1271.
[2]刘旭东,刘国富,陈红彬，等.基于ApacheSqoop技术的大数据采集研究[J].计算机工程与设计,2018(9):2155-2159.
[3]杨萍.采用大数据技术的web日志安全事件分析研究[J].计算机与数字工程,2018(4):15-19.